目前大多数翻译记忆库（TM）工具都致力于在两个方面进行努力，一方面能帮助最终用户节省大量的时间和金钱，另一方面还要具有良好的一致性及数据交换功能等。不过，对最终用户来说，隐藏在各个工具背后的底层技术并不为他们所实际感知，他们可能更多地根据自己的使用偏好、日常工作中所需要处理的大量文件的类型，以及实际的工作流程来决定选择何种产品。因此本节主要就这几个方面对TM技术做一个简单的介绍。

一、使用TM的方式不同的用户有不同的使用TM工具的方式，大体来讲，根据自己的实际情况以及所要达到的目的，一般有如下三种方式。首先，最简单的方式就是为项目创建一个空的TM，而不要将以前翻译的内容导进来。当然，此种情况意味着最初翻译的那些文档儿乎无法利用以前的任何工作成果。在收到一个全新的项目，没有以前的资料可供参考时，往往会采用这种方式。一旦你对翻译完的内容进行最终确认之后，就可以将之导入TM，作为后续工作的基础。随着所翻译文档的增多，TM中的内容也愈来愈丰富，后续的文档就有可能得到更多的100%匹配及模糊匹配，完全需要翻译的新字也会大大减少。

第二种方式就是尽量试图利用以前翻译过的内容。通过收集以前所翻译过的类似内容，可以很快地构建起一个新的TM，作为新项目展开的基础。这种方式虽然可以在一定程度上节省工作量，但也很容易引入新的风险，比如可能以前的文档本身就含有错误，或者导入的过程中引入了新的错误等等。这类错误会经由TM引入到所有你要处理的新文档中，从而使得错误以几何级数进行扩展。所以在采用此种方式之前，一定要确保所要利用的材料都经过了仔细的校对。

最后一种方式就是通过抽取重复内容来创建TM。如果所要处理的文档本身就包含很多重复文本，则完全可以考虑将出现次数在一定频率以上的文本片段剥离出来，翻译完后以其创建一个新的TM，然后用这个新的TM去预翻所有的文件。这种方法可以在最大程度上保证翻译的一致性，同时也能有效地节省工作量。

二、TM的模型所有的TM工具在处理数据时都采用某种架构模型，纵观目前市面上流行的TM工具，大体不外乎如下两种模型。

其一是数据库模型。采用这种模型的TM工具将源语言片段及其翻译保存在同一个单元中,通常我们称之为翻译单元(Translation Unit),简称TU。采用这种模型保存的TM，最终用户看起来一目了然，源语言和目标语言精确对应，但是不便之处在于它完全没有任何上下文可供参考，翻译单元完全脱离于其实际出现的语境，这种模型图示如下。

其二是引用模型。这种模型的TM工具并不将源语言片段及其翻译保存在同一个地方，而是引用其在文档中所出现的位置，因此，如果你还想在上下文中查看该片段，则可以马上调出引用文档。其不便之处也在于，每当开始一个新的项目时，你都需要确定用于参考材料的文档或

项目。这种模型图示如下。