语言翻译通过打破语言障碍，使用户能够发现跨语言内容，在全球视频搜索系统中发挥着关键作用。其核心在于，这些系统依赖于翻译用户查询、视频元数据（标题、描述、标签），有时甚至是转录的语音或字幕。例如，用户用西班牙语搜索“如何制作寿司”时，其查询可能会被翻译成英语，以便匹配最初用英语标记的视频。类似地，上传时带有日语元数据的视频可能会被翻译成法语，以便在相关的法语搜索中出现。这种跨语言匹配确保内容不会因语言而被孤立，从而扩大了创作者的触达范围，并改善了用户的发现体验。
一个关键的技术挑战是如何有效地处理多语言内容。视频平台通常会索引翻译后的元数据以及原始语言数据，并使用语言检测和翻译 API（如 Google Translate、FastText）对文本进行预处理。例如，系统可能会在搜索索引中同时存储德语标题“Autobahn Fahrstil”及其英语翻译“Highway Driving Style”，从而允许用这两种语言进行查询以检索该视频。开发人员通常会实现带有特定语言字段的倒排索引，或利用多语言嵌入（如多语言 BERT）将查询和内容映射到共享的语义空间中。这种方法允许搜索“conducción en carretera”（西班牙语）来匹配英语视频“highway driving”，而无需精确的关键词重叠。
然而，翻译质量直接影响搜索准确性。翻译质量差的元数据或语音转文本错误可能导致匹配不准确。例如，在法律语境中，将“battery”（电池）误译为“assault”（攻击）可能会出现不相关的视频。为了缓解这一问题，系统通常将翻译与上下文感知技术相结合。视频搜索引擎可能会优先匹配用户语言中的精确结果，然后回退到翻译后的结果，并根据翻译模型的置信度分数进行加权。此外，像 YouTube 这样的平台会利用用户行为信号（例如翻译标题的观看时长）来优化排名。通过将翻译与强大的自然语言处理（NLP）流程和相关性调整相结合，开发人员能够确保全球视频搜索在语言包容性与准确性之间取得平衡。