一、技术能力方面
1. 机器学习与语料库
现在的AI翻译技术基于大量的语料库进行机器学习。这些语料库包含了各种类型的文本，其中就有口语化的表达。例如，一些流行的在线翻译工具，像谷歌翻译、百度翻译等，它们的算法在训练过程中会接触到大量的口语对话、日常交流记录等口语化语料。
以英语和汉语之间的翻译为例，像“gonna”（going to的口语化表达）、“wanna”（want to的口语化表达）等口语词汇，在经过大量语料训练后的翻译模型中能够被正确识别和翻译。
2. 自然语言处理技术
先进的自然语言处理技术可以分析句子的语法结构、语义等。对于口语化文本中可能存在的不完整句子、省略现象等，这些技术可以根据上下文进行合理的理解和翻译。例如，“Coffee? ”这样一个简单的口语化表达，在特定的语境下（如在咖啡馆里服务员与顾客之间的对话），可以被理解为“Would you like some coffee?”并被准确翻译。
二、实际应用需求方面
1. 日常交流需求
在跨文化交流日益频繁的今天，人们在旅游、商务洽谈等场景下会产生大量的口语化交流内容需要翻译。翻译公司为了满足这种市场需求，会开发能够处理口语化文本的翻译服务。比如，游客在国外旅游时用口语化的方式问路、点餐等，他们会使用手机上的翻译软件来得到准确的翻译结果。
2. 多媒体内容翻译
随着社交媒体、短视频等的兴起，其中包含了大量口语化的内容。例如，一些网络视频中的人物对话、微博等社交平台上的用户互动等。翻译公司也会针对这些多媒体内容提供翻译服务，这就要求能够处理其中的口语化文本。
