三、字数统计

字数统计是翻译过程中最具争议的问题之一，因为这直接关系到费用支付，现今在本地化行业中绝大多数翻译工作都是按字数支付报酬的，因此我们着重来看一下不同的TM工具是如何计算字数的。首先来看看Word。Word将任何字符或以空格分隔的任何单词及符号都算做单独的字。某些符号即使无需翻译，也被当做单独的字，如（$，

%，&，/）在Word中是被当做4个字来计算的。此外，数字也被当做单独的字来计算。

SDLX则提供了两种计数方式，一种是完全等同于Word的方式，一种则是SDLX特有的方式，该方式将数字及一些特殊字符也作为字数计算，但它不将符号当做字数，比如项目符号或编号等，这些在Word中是被当做单独字数计算的。Translator's Workbench 只计算可翻译的文本，不包括任何数字及符号。下表列出了不同TM工具处理字数统计的对照表，以供参考。

四、文件格式

每个TM工具都会提供其所支持的文件格式的一览表以供用户参考。在一般情况下，最终用户都不必过于担心，因为大多数TM工具都能够处理大多数常见的文件格式。然而，如我们所知，本地化项目往往要处理许多不可预见的文件格式，同时不同格式的文件中的复杂度也是不可预见的。碰到这类情形时，就要看哪个工具提供商能够提供更灵活的接口，允许用户自行创建或者自定义过滤器及转换程序。

有些工具使用Word作为默认编辑器，比如Translator's Workbench和Wordfast，因此，只要被翻译的文档可以用Word打开，就无需进行任何转换或使用任何过滤器；如果Word无法很好地打开，或者该文档需要做进一步处理，则这些工具通常要么另行提供一种编辑器（比如Trados就另行提供 TagEditor来处理所有的标记语言如 html、xml等），要么对该文档进行转换之后再用Word打开（比如Trados提供的过滤器之一S-Tagger for FrameMaker就是专为将FrameMaker 文件转换为Word可以打开的RTF文件的），相应地，文档翻译完后还需要重新转换回去。

五、模糊匹配与匹配率

模糊匹配是所有TM工具都应用的一项技术，当所要翻译的文本片段与TM中的某个片段比较近似时，TM工具在预处理时会将其标识为模糊匹配（Fuzzy Match），同时TM工具还会通过某种算法来比较两个片段的相似程度，并给出一个百分比。比例越高，表明TM中该近似片段被利用的程度也就越高；比例为100%时，即称之为100%匹配，表明该译文是可以完全利用的。

由于各个TM工具所采用的算法各不相同，因此，即使是使用同一个TMX和同一段文本，其所得出的模糊匹配也往往是不尽相同的，下图简要地比较了各个工具对同一文本片段的分析结果，以供参考。

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