机器翻译技术的现状及发展
机器翻译技术的发展及未来趋势分析
机器翻译技术的发展及未来趋势分析一、引言随着全球化的深入发展，各国之间的交流与合作日益密切，语言翻译的需求也越来越大。
机器翻译技术，正是在这种大环境下应运而生。
机器翻译技术利用计算机来处理源语言和目标语言之间的转换，能够实现实时、高效、准确的翻译，大大提高了人们的翻译效率和质量。
本文将针对机器翻译技术的发展及未来趋势进行分析。
二、机器翻译技术的发展历程1.传统机器翻译技术传统机器翻译技术主要依靠语言规则和词典，通过对语言规则和词典进行分析和处理，将源语言转化为目标语言。
这种方法虽然能够处理一些简单的语言互译，但是对于大量的自然语言表达和潜在意义的捕捉，准确性还存在一定的局限。
2.神经机器翻译技术神经机器翻译技术是利用人工神经网络来模拟人脑的记忆和思考过程，通过大量的语料训练，能够自动学习语言之间的映射关系，并将源语言转化为目标语言。
相比于传统机器翻译技术，神经机器翻译技术更具有准确性和泛化性，已经成为现代机器翻译领域的主流技术。
三、机器翻译技术的发展趋势1.加强神经机器翻译技术的深度学习能力随着人工智能技术的发展，神经机器翻译技术也会进一步发展，增强其深度学习能力，提高其自主学习和理解语言意义的能力。
2.实现多语种、多模态的机器翻译传统的机器翻译技术主要针对单一语种进行翻译，未来的机器翻译技术将会实现多语种、多模态的翻译，将会应用于语音识别、声音处理、图像处理等领域。
3.通过深度融合来提高翻译质量深度学习和神经机器翻译技术的发展，将会带来多种信息的融合，例如声音、图像、文本等，这将会帮助机器翻译技术更全面地捕捉实际情境中的意义，并提高翻译质量。
四、机器翻译技术的应用1.机器翻译在商务领域的应用随着全球化的发展，商务活动的跨境交流越来越普遍。
机器翻译技术能够帮助商务人士进行跨文化交流，提高商务活动的效率和精度。
2.机器翻译在旅游领域的应用旅游是人们在生活工作之余，寻求放松和娱乐的方式。
随着社会经济和科技的发展，人们的旅游活动也越来越多样化和国际化。
人工智能在翻译技术中的发展现状与未来趋势分析
人工智能在翻译技术中的发展现状与未来趋势分析随着全球化的不断推进，翻译技术的需求也越来越大。
人工智能作为一项前沿技术，正在逐渐应用于翻译领域，为我们的翻译工作提供了极大的便利。
本文将分析人工智能在翻译技术中的发展现状与未来趋势。
一、现有状况目前，人工智能在翻译技术中的应用主要有两种方式：机器翻译和计算机辅助翻译。
1. 机器翻译机器翻译是指通过计算机自动完成源语言到目标语言的翻译过程。
从早期的基于规则的机器翻译到现在的神经网络机器翻译（NMT），机器翻译的质量和效率都得到了极大的提高。
NMT通过深度学习技术，可以更好地理解上下文和语义，因此翻译结果更加准确自然。
然而，机器翻译仍然存在一些问题。
首先，对于一些复杂的句子结构和语法，机器翻译的效果仍然不如人工翻译。
其次，在涉及特定行业或领域的专业术语时，机器翻译的准确性也有待提高。
2. 计算机辅助翻译计算机辅助翻译（CAT）是指通过计算机软件辅助人工翻译的过程。
CAT工具采用记忆库、术语库和自动对齐等技术，可以帮助译员快速并且准确地进行翻译工作。
CAT工具的优势在于可以提高翻译的一致性和效率。
记忆库可以保存之前翻译过的句子和片段，以便后续使用，这对于大量重复的内容非常有用。
此外，术语库可以帮助译员在翻译过程中更好地使用专业术语，提高翻译的准确性。
然而，CAT工具仍然需要人工翻译的参与。
虽然计算机可以提供辅助，但最终决策权仍然在译员手中。
因此，计算机辅助翻译不能完全取代人工翻译，而是更好地发挥了人机协同的优势。
二、未来趋势1. 深度学习的应用随着深度学习技术的不断发展，机器翻译将更加准确自然。
神经网络可以更好地理解上下文和语义，对于复杂的句子结构和语法也能够做到更好的处理。
同时，随着训练数据的不断增加，机器翻译的质量将得到显著提高。
2. 增强现实的运用增强现实（AR）技术在翻译领域的应用还处于起步阶段，但有着广阔的应用前景。
通过AR眼镜或手机应用，我们可以直接看到目标语言的翻译结果，不再需要依赖屏幕上的翻译软件。
机器翻译技术的发展及应用前景
机器翻译技术的发展及应用前景随着全球化的趋势不断加剧，语言沟通的需求也越来越多。
机器翻译作为人工智能领域最重要的应用之一，正日益受到人们的重视和青睐。
本文将就机器翻译技术的发展及应用前景进行探讨。
一、机器翻译技术的发展历程机器翻译的历史可以追溯到20世纪40年代，当时科学家们就开始尝试通过机器翻译来解决语言障碍问题。
然而，由于当时计算机技术的局限性，机器翻译的效果并不理想。
直到20世纪80年代，神经网络技术取得了重大突破，为机器翻译技术的发展提供了关键性的支持。
此后，机器翻译领域的研究呈现出了迅速发展的态势。
随着统计机器翻译技术和神经机器翻译技术的不断推出，机器翻译的效果也日渐提升，逐渐取得了广泛的应用。
二、机器翻译技术的现状目前，机器翻译技术已经逐渐成为了人们日常生活、工作中不可或缺的工具。
在各种翻译场景中，机器翻译技术都有着广泛的应用，如文本翻译、语音翻译、OCR翻译等。
从技术层面上来看，目前最常用的机器翻译技术包括统计机器翻译和神经机器翻译两个领域。
其中，神经机器翻译技术是近年来的一个热点，它采用了更加高效的深度神经网络模型，在翻译质量和速度上都优于统计机器翻译。
然而，目前的机器翻译技术仍然存在许多问题和不足之处，包括词性歧义、句法结构不清和语块翻译不准确等。
因此，在未来的研究中，还需要不断探索新的机器翻译技术和方法，以达到更高的翻译质量和较快的翻译速度。
三、机器翻译技术的应用前景随着机器翻译技术的不断发展和完善，它在各个领域的应用也越来越广泛。
未来，机器翻译技术的应用前景将会在以下几个方面得到进一步拓展。
1、文化传播在全球化的背景下，机器翻译技术有望成为文化传播的桥梁。
通过机器翻译技术，人们可以轻松地了解各国文化和语言，促进不同文化之间的交流和互动。
2、商业交流在商业领域，机器翻译技术可以帮助企业进行跨境贸易和商业合作。
通过机器翻译技术，企业可以轻松进行各种语言的交流和沟通，降低沟通的难度和成本。
机器翻译技术的现状与未来趋势
机器翻译技术的现状与未来趋势随着全球化的加速和日益频繁的文化交流，机器翻译技术扮演了越来越重要的角色。
但是，机器翻译技术的发展仍面临着许多挑战。
本文将介绍机器翻译技术的现状、趋势以及未来可能的发展方向。
一、机器翻译技术的现状机器翻译技术的发展可以追溯到上世纪50年代末。
那时，机器翻译技术还处于其起步阶段，无法提供高质量的翻译结果。
然而，随着计算机和人工智能技术的迅猛发展，机器翻译技术也得到了极大的改进。
现如今，机器翻译技术已成为广泛运用的工具之一。
虽然机器翻译技术已经实现了一定程度的自动化，但翻译的难度还是非常大的。
主要原因在于语言的形态，用法以及语言之间的差异。
自然语言处理机器翻译的目标是尽可能地将一种语言中的信息转移到另一种语言中，并且保持语法和语义上的准确性。
因此，机器翻译要求高效、准确、流畅，而这些也正是机器翻译技术当前所需要改进的方向。
二、机器翻译技术的趋势虽然机器翻译技术已经取得了显著的进展，但是对于一些复杂的语言和一些特殊的语言任务，这些方法仍然无法得到有效的应用。
因此，改进机器翻译技术是一项重要任务。
1. 后编辑后编辑是指对机器翻译后的文本进行修订，以提高语法和语义上的准确性。
后编辑可以通过人工或自动方法进行。
这种方式可以提高机器翻译的输出质量，由于既避免了全新人工翻译的成本，在短时间内得到了可以接受的翻译效果。
2. 深度神经网络由于深度学习在计算机领域中的高度发展，深度学习在机器翻译模型中的应用也取得了重大进展。
比如，在词嵌入等方面的研究中，利用反向传播算法将神经网络训练的逐渐逼近最终结果，从而实现了自适应学习。
通过增加网络的层数和节点数，神经网络模型的性能得到了大幅提高。
3. 重点翻译针对机器翻译无法很好解决，或难以处理的特殊语言任务，重点翻译技术应运而生。
重点翻译通过人工干预的方式，使得机器翻译技术能够在更高精度的情况下完成较为专业的任务，比如医学和法律领域等。
三、机器翻译技术未来的发展方向1.基于情感的翻译未来的机器翻译技术不仅应该理解句子的字面意义，而且还应该考虑到文本背后的情感和目的。
人工智能中的机器翻译技术
人工智能中的机器翻译技术自人工智能的快速发展，机器翻译这一技术逐步开始发挥作用，在全球范围内的交流中扮演着越来越重要的角色。
在计算机和人类交流中呈现出了巨大的优势。
本文将探究机器翻译技术在人工智能中的发展，分析其发展现状以及未来发展趋势。
一、机器翻译技术的发展历程在19世纪末期，最早的机器翻译试验就已经开始了。
随着计算机技术的不断发展，机器翻译技术的研究也在不断深入。
1960年代，机器翻译技术得到了快速的发展。
在该技术的初期，研究的重点是统计机器翻译模型。
其中词汇、语法规则及语料库是研究的重点。
随着计算机算力的不断提高，深度学习技术的兴起，机器翻译技术也得到了广泛应用。
现在，随着技术的不断发展，机器翻译技术已经实现了在多种语言之间自动翻译的功能。
随着技术的发展，机器翻译在实现自然流畅的翻译中仍存在许多挑战和难点。
二、机器翻译技术的应用机器翻译在全球商业和经济活动中发挥着越来越重要的角色。
在诸如国际会议、跨边境的合作等场合中，机器翻译技术不仅实现了语言的自动转换，更实现了跨文化沟通。
机器翻译技术已经越来越普及，许多公司都已经开始加入这个行列中。
比如Google，Microsoft，以及Facebook等大型科技公司都采用机器翻译技术来满足他们在全球化时代的需求。
这样的技术可以将公司资料以及产品说明从一种语言翻译至其他的语言。
三、机器翻译技术的发展现状虽然现代机器翻译技术已经能够在某些场合下完美地翻译出文章的意思，但是它所面临的挑战依然很大。
如今的机器翻译技术远远没达到像人类自然语言的水平，机器翻译在语法、词汇、习语等方面都依然存在一些问题。
因此，对于一些相关方面的专业性语言，机器翻译还需要面临语言表达深度问题。
此外，在不同领域中，机器翻译需要面临不同的技术难题。
比如，在一些语言之间存在大量的同音词，这就要求机器翻译技术能够进行有效、准确的翻译。
其中一些语言甚至包含多种意思相同或相近的词汇，这使得翻译软件的准确性大大降低。
机器翻译技术的现状与未来趋势
机器翻译技术的现状与未来趋势随着信息技术和人工智能的发展，机器翻译技术已经逐渐成为了人们日常生活与工作中必不可少的工具，为跨越语言壁垒提供了实用而高效的解决方案。
然而，与人的语言处理能力相比，在机器翻译技术方面，仍然存在着不少的局限性和需要改进的问题。
本文将对机器翻译技术的现状与未来发展趋势进行分析讨论。
一、机器翻译技术的现状机器翻译技术最初是以规则为基础的，即先编写规则根据语言结构翻译文本。
然而，这种方法的局限性在于只适用于某些特定语言和尽管可以保证翻译质量，但是要求高昂的人工工作量和研发成本限制了其应用范围。
随着机器学习技术的发展，基于统计方法的机器翻译开始被广泛应用。
这种方法利用大量的双语语料库进行训练，提高了翻译的准确性和流利性，翻译的效果也更加自然。
近期还出现了利用人工智能技术进行训练的神经机器翻译技术。
二、机器翻译技术存在的问题那么，为什么机器翻译技术仍然存在很多问题呢？主要是因为机器翻译面临的语义解析和情感理解方面的挑战：1. 语义解析语言是一项非常复杂的工作。
一些单词、短语和句子无法在字面上翻译，就需要识别、分析和解决一些复杂的语义问题。
在英语中，“I’m sorry”实际上是在道歉，而不是在表达悲伤。
这些非字面的含义，如果不进行处理，将影响翻译的准确性。
2. 情感理解情感理解是指机器翻译技术需要理解文本中的情感和语气。
许多单词和句子在不同的语境下会有不同的含义。
情感和语气则会进一步改变句子中单词的含义。
机器翻译无法对情感进行识别，容易造成翻译错误。
三、机器翻译技术未来的趋势机器翻译技术未来的发展将取决于技术的进步和进一步研究的投入。
以下是一些可能的趋势：1. 微软翻译和其他翻译引擎将继续改进随着更多人参与到翻译技术的发展中，机器翻译技术更加普及，并使得翻译工作更加便捷。
微软在翻译技术上的投资已取得突破性进展，这些发展趋势将继续发展。
2. 自然语言处理技术将带来更多创新在语言理解方面，自然语言处理技术的发展将改善机器翻译技术。
机器翻译技术的现状及发展
机器翻译技术的现状及发展第一篇范文：翻译技术领域的现状与展望翻译技术领域的现状与展望翻译技术在中国的发展起步相对较晚，但近年来随着中国在全球化进程中扮演着越来越重要的角色，催生了对翻译技术发展的强烈需求。
中国翻译行业在借鉴国外同行经验的基础上，于2007~2022年间在翻译技术领域取得了一系列成就，也还存在一些亟需改进的方面，而这也势必对我国的翻译行业产生深远的影响。
1.国家政策的扶持和行业协会的推动翻译技术的发展直接关乎整个翻译行业的翻译质量及效率，具备巨大的行业经济效益。
对此，科技部、财政部都给与了足够的重视并拨出专项资金进行扶持。
在2022年的科技型中小企业技术创新基金扶持计划中，中文及多语种处理软件及基于先进语言学理论的中文翻译软件等赫然在列。
而中国译协也在2022年的第18届世界翻译大会上专门辟出了翻译工具、术语管理和翻译标准等分论坛，着力推动翻译技术的探讨与发展。
2.词典型翻译软件百花齐放词典是使用范围最广的工具，它以使用便利的优势，几乎占据了每个计算机的桌面，无论语言学习者还是专业翻译人员，几乎都是必备工具。
词典的发展从最早的单机版本发展至今，已经有很多种产品类型，我们可以见到的有：电子词典、在线词典、手机词典等。
“金山词霸”的网络版本“爱词霸”在这两年获得了长足的发展，如爱词霸网络释义、谷歌金山词霸等一系列特色功能的相继推出，将词典型翻译软件的应用领域从传统的桌面计算机拓展到网络、手机等，并取得了显著的成功。
另外，类似Google这样的搜索引擎，因为信息量大，检索便利而成为很多专业翻译人员查词的重要辅助工具。
3.机器翻译应用软件融入普通网民生活谷歌语言工具的推出打破了互联网语言的藩篱，用户可以方便简捷地将目标语言的网页转化成自己的母语进行浏览。
事实上，这也是机器翻译软件的一个应用领域，而国内的相关软件如金山快译等，专注于为普通网民提供更为友好的英中日网站浏览体验，并在亚洲语言的机器翻译应用方面积累了大量的经验。
机器翻译技术的现状与趋势
机器翻译技术的现状与趋势现代科学技术的发展有很多的亮点和看点，其中机器翻译技术就是其中的一大看点。
这种技术的出现，不仅可以方便翻译工作者的工作，还可以让人类在语言交流方面的障碍变得更加低。
今天，我们就来谈一谈这种技术的现状及其未来的发展趋势。
一、机器翻译技术现状机器翻译技术是指将一种语言的文字、语音或者表情转换成另外一种语言的文字、语音或者表情的一种技术。
目前，机器翻译技术已经进展较快，不仅可以帮助用户快速的翻译一篇文章，还可以将大量的语言进行截断、分析、翻译等等，让翻译工作变得更加快捷和准确。
机器翻译的原理主要是通过识别和提取语料库中的单词和语言模板，根据当前翻译所用的语言建立语料库，然后将其转化为目标语言。
随着计算机技术的进步，机器翻译技术可以应用在很多不同领域上，例如教育、商业、娱乐等等。
目前，机器翻译技术已经被广泛应用到了商业、科技、外交等领域中，并且得到了不同程度的应用和认可。
例如，谷歌、百度等技术巨头都已经推出了自己的机器翻译工具，在应用中也取得了不俗的成绩。
二、机器翻译技术的发展趋势虽然机器翻译技术发展迅猛，但它还有一些缺陷。
例如，在翻译中会出现语言不新颖的问题，这会导致翻译的效果不尽如人意。
此外，虽然机器翻译技术能够完成翻译工作，但它却无法像人类一样感知背景，也无法理解上下文，因此它在语义理解、自然语言处理等方面还有很大的发展空间。
未来，机器翻译的发展趋势主要表现在以下几个方面：1.加入人工智能技术机器翻译需要更广泛、更准确的语境，这就需要更精细、更强大的人工智能技术。
未来，随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也将更加完善和高效。
2.加强中文机器翻译技术的研究中文与西方语言的形式、语境、表达方式存在着诸多差异，对机器翻译技术的要求也不一样。
特别是在中文文化和语言上，机器翻译要面临更大的挑战。
因此，未来需要加强对中文机器翻译技术的研究。
3.加强大数据的应用提高机器翻译技术的质量，需要一个完整、规范、多样化的语料库。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
机器翻译技术的现状及发展
摘要
:本文在分析机器翻译内涵的基础上，阐述了机器翻译的历史和现状，探讨
了机器翻译所面临的问题及机器翻译的发展趋势。
关键词
:机器翻译；自然语言；发展趋势
1.引言
《圣经.创世纪》中第十一章巴别塔：“耶和华说：看哪，他们成为一样的人民，
都是一样的言语，如今既作起这事来，以后他们所要作的事就没有不成就的了。我
们下去，在那里变乱他们的口音，使他们的言语彼此不通。于是耶和华使他们从那
里分散在全地上；他们就停工，不造那城了。因为耶和华在那里变乱天下人的言语，
使众人分散在全地上，所以那城名叫巴别（就是变乱的意思）[1]。”这只是圣经故事，
但告诉我们语言的不同确实是人们交流的极大障碍，因此人们一直在寻找打破语言
障碍的途径和办法。翻译则能克服语言障碍，使得不同语言人们之间能相互交流。
谭载喜在他的《西方翻译简史》一书中提到我国的翻译史时说：孔子周游列国，在
各地言语发音不尽相同，彼此交流甚少的当时，也不得不通过象寄之才（即翻译人
员）以“达其意，通其欲”。随着互联网的日益发展，网络信息的激增，国际社会交
流愈加频繁，机器翻译已成为克服交流时所产生的语言障碍的重要手段之一。
2.机器翻译的定义
计算机翻译通常叫机器翻译(Machine Translation或MT)，即全自动高质量机器
翻译(Fully Automatic High Quality Machine Translation,简称FAHQMT或MT)，就是人类
利用计算机进行自然语言间的相互翻译，利用软件实现从一种自然语言文本到另一
种自然语言文本的翻译[2]。
3.机器翻译的历史与现状
在古希腊时代就有人提出利用机械装置来进行语言翻译的想法，其中之一是如
何用机械手段来分析自然语言。17世纪，人们首次提出使用机械字典克服语言障碍
的设想。1903年，古图拉特(Couturat)和洛(Leau)在《通用语言的历史》一书中指出，
德国学者里格(W.Rieger)首次使用了“机器翻译”(Machine Translation)这个术语。1952
年在美国麻省理工学院(MIT)召开了第一届国际机器翻译会议，标志着机器翻译正式
迈出了第一步。1978年在中科院计算机所的一台64K容量的计算机上成功地进行了
20个标题的机器翻译测试。1987年在日本箱根举行了第一届机器翻译峰会(MT
Summit)，并决定以后每两年轮流在亚、欧、美定期举行。20世纪90年代后，随着
微机的普及，相继出现了多种翻译软件，例如金山公司的词霸系列，实达铭泰的东
方快车系列，Trados 翻译软件等。到目前为止，由于计算机科学、语言学研究的发
展，特别是计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能在自然语言处理上的应用，
机器翻译已经取得了相当大的进步，不过，机器翻译的水平距理想的“全自动高质量
（FAHQ）”的目标还有很远的距离[3]。4.机器翻译面临的问题
4.1影响机器翻译质量的核心是歧义的处理。在词汇的层面上，词汇的歧义主要是一
词多义，如英语单词“note”可以指“笔记”、“短信”、“注释”、“纸币”等。以下是词汇
歧义的例子：
原文：Thank-you notes are heart-warming.
机器译文：感谢笔记温暖人心。人工译文：感谢信温暖人心。
在结构层面上，常见的结构歧义有 and(和)结构，如 nice girls and boys, 它既可
表示“好女孩和男孩”，也可表示“好女孩和好男孩”，这种歧义只有人工翻译才能消
除，计算机无法识别此歧义，可见歧义的处理是影响机器翻译质量的关键。
4.2人类翻译目标集中于目标语言，如果有必要的话，译者会采用灵活的方式以
使翻译传情达意，有的时候会使用意译的方法，这是机器翻译所无法达到的。
以文学翻译为例，文学翻译是“传达作者的全部意图，即作者对在读者思想感情
上产生艺术作用的全部意图……”。即使对于专业翻译工作者来说，文学翻译也不是
件容易的事，更何况是对于没有任何认知能力的机器。笔者曾让机器翻译了下面几
句：以下是美国19世纪著名作家爱默森长篇散文Beauty中的原句。
原文："But this beauty of Nature which is seen and felt as beauty, is the least part."
—Beauty Ralph Waldo Emerson
机器译文：但是这哪个看见并且作为美丽感到的自然的美丽，是最小部分。
夏济安译文：可是凡是耳目所能辨认出来的美，只是自然之美的最低部分。
以下是美国著名作家马克.吐温早期创作的一则优秀短篇小说《竞选州长》中的
原句。 原文："I hauled down my colors and surrendered."
—Running For Governor Mark Twain 机器译文：我沿着我的颜色拖并且投降。
张有松译文：我偃旗息鼓，甘拜下风。
以上机器译文荒唐可笑。由于机器没有思维、推理、判断能力，缺乏人工译者
的综合知识和长期积淀下来的文化知识等，无法对原文产生全面的了解，做的只是
机械转码，无法突破思维障碍。要获得地道完整的译文，必须对机器译文进行人工
修改、加工。
5.机器翻译的发展趋势
机器翻译的质量虽然不能和人工翻译相提并论，但有许多优势是人工翻译所不
具备的。我国著名计算语言学与机器翻译专家董振东说：“美国要开发一种口语翻译
机，专门用来审讯与美国人语言不通的塔利班俘虏。如果用人来做翻译，由于语言
不通，即使翻译被塔利班收买，对美国人信口胡说，美国人也不会知道，而机器就
不可能出现这种情况。这机器现在有没有发明出来，能到什么翻译水平还不得而知，
但这至少是一个相当好的发展领域。” 因此，发挥机器翻译的自身优势是决定机器
翻译发展趋势的重要因素之一。机器翻译的发展趋势是解决人工智能的技术问题。
“假设要从人工智能上有所突破，那只能在神经网络和模糊计算上寻找出路。”为了
探索人工智能，使电脑模仿人脑，进行更多的智力劳动，模糊计算便应运而生。神
经网络和模糊计算都是通过对人脑的结构和推理方式的模拟来实现计算机的智能化。
“只有人脑才能和人脑相比”——这看似废话，对于机器翻译来说，却是技术上真正
意义上的突破口。
6.结语
目前，机器翻译的水平较50年前有了很大的提升，但要彻底克服语言障碍，使
MT投入实际应用，还需数学家、计算机专家、人工智能专家、语言学家、心理学家、
认知学家、逻辑学家等通力合作，共同努力，从理论研究和应用开发上有所突破，
相信机器翻译会到达光明的彼岸。
参考文献
[1] 李娟，《圣经旧约名篇精选(英汉对照)》[M]. 天津人民出版社，2002
[2] Hutehins, W.J. et al. An Introduction to Machine Translation[M].Academic Press,
1992
[3] 张有松译，《百万英镑/马克.吐温中短篇小说选》 [M]. 译林出版社，2008