機械学習における外国語翻訳は、原文のテキストや会話などの文字列を入力として受け取り、対応する訳文を自動的に生成する技術群で構成される。主な技術としては、辞書や対訳データを活用する基礎的な訳語の抽出技術に加え、音声認識を用いて発話やマイク入力からの文字認識を行う技術が含まれる。さらに、機械翻訳エンジンや推論エンジンが原稿やテキストデータをもとに翻訳処理を実施し、翻訳結果の可読性向上のために文書や字幕、ウェブサイト上の文字列の処理を行う。翻訳対象が会議の議事録や動画の字幕になる場合は、動画と映像に重畳された文字情報の認識や処理が必要となる。データ処理装置やサーバーを用いた大量の対訳データの蓄積や検索、ストレージによるデータ管理も重要な要素であり、ユーザインタフェースを介しユーザーが翻訳結果を閲覧、送信、受信、あるいは確認するプロセスも含まれる。これらの技術は原稿や文書を多言語で対応させるための基盤として機能し、外国語間の意思疎通を支援する。
