机器翻译现状
机器翻译技术的现状与未来发展
机器翻译技术的现状与未来发展近年来，随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也在不断突破与完善。
而在如今的全球化时代，翻译成为了人们日常生活和商业活动中不可或缺的一部分。
因此，机器翻译技术的发展也备受关注。
一、机器翻译技术的现状机器翻译技术的出现可以追溯到上个世纪50年代，当时的机器翻译技术主要采用的是基于规则的方法，即将待翻译的文本通过转化为计算机可处理的形式，再根据语法规则转化为目标语言。
但这种方法存在着多种限制，比如只适用于某些特定语种、在处理长句子或复杂结构时效果较差等。
随着人工智能技术的日益成熟，神经网络机器翻译技术逐渐成为了主流。
神经网络机器翻译技术是通过构建一个多层神经网络模型，将待翻译的文本和目标语言互相转换，同时通过反向传播算法优化模型，从而达到最佳翻译效果。
目前，机器翻译技术在翻译新闻报道、商业文档、电子邮件等特定场景下已经取得了较好的应用效果。
同时，一些在线翻译工具如百度翻译、谷歌翻译等也在不断完善和升级，提供更精准、自然的翻译服务。
二、面对的挑战虽然机器翻译技术已经取得了较大的进步，但仍然面临种种挑战。
首先，机器翻译技术在处理特定领域的文本时效果较好，但在处理文学作品、难以理解的长句等情况下依然存在着较大的翻译误差。
其次，机器翻译技术仍存在着语言特征差异等问题。
比如在翻译中文的时候，某些不同的汉字可能有多种不同的意思，甚至同一个汉字在不同的语境下也可以有不同的意义。
这些特征差异可能导致翻译误差。
另外，机器翻译技术的泛化能力仍然很有限。
即使是同样语种的不同地域的文化差异也会影响翻译的准确度。
三、发展趋势与未来展望随着翻译需求的不断增加，机器翻译技术在未来必然会得到更多的投入和研究。
未来的发展趋势之一是机器翻译技术的深度学习。
在神经网络模型的基础上，通过不断训练和优化模型，使得机器翻译技术可以更加准确、自然地翻译。
同时，相信未来机器翻译技术发展的重要方向之一是多语种翻译技术。
2023年机器翻译行业市场分析现状
2023年机器翻译行业市场分析现状机器翻译行业市场分析现状随着全球化和互联网的迅猛发展，机器翻译（Machine Translation，MT）作为一种将一种语言的文本自动转换成另一种语言的技术，逐渐受到广泛关注。
机器翻译技术的发展和商业应用不断推动着机器翻译行业的成长，这是一个迅猛发展的行业。
目前，机器翻译行业市场呈现出以下几个主要的现状。
一、市场规模不断扩大随着全球化的加速推进，越来越多的公司和个人需要进行跨语言交流和跨语言文档处理。
机器翻译作为一种高效、低成本的翻译解决方案，受到了市场的广泛认可。
根据相关数据，机器翻译市场规模在过去几年中呈逐渐增长的趋势。
预计到2025年，机器翻译市场规模将超过100亿美元。
二、应用领域广泛机器翻译技术可以广泛应用于各个领域，例如商务翻译、旅游翻译、法律翻译、医疗翻译等。
在商务领域，机器翻译可以帮助企业进行跨语言沟通和合作，提高工作效率。
在旅游领域，机器翻译可以解决游客在国外旅游时遇到的语言障碍问题。
在法律和医疗领域，机器翻译可以帮助翻译人员处理大量的专业词汇和术语。
三、技术水平不断提高机器翻译技术在过去几年中取得了显著的进展。
由于深度学习等人工智能技术的发展，机器翻译的准确度和流畅度得到了极大提高。
目前，一些先进的机器翻译系统已经可以在某些领域达到人类专业翻译水平。
然而，机器翻译技术仍存在一些挑战，如处理多义词、上下文理解等问题，这也为机器翻译技术的继续发展提供了机遇。
四、行业竞争激烈随着机器翻译市场的扩大，越来越多的企业和研究机构涌入这个行业，行业竞争越来越激烈。
目前，市场上主要的机器翻译供应商包括谷歌、微软、亚马逊等大型科技公司，以及一些专注于机器翻译的初创企业。
这些供应商不仅在技术上不断创新，还通过与翻译服务机构的合作，提供一站式的翻译解决方案。
五、合作模式多样化在机器翻译行业，合作模式多样化。
一方面，一些大型科技公司和翻译服务机构通过合作，提供全面的翻译解决方案。
机器翻译技术的现状和未来发展趋势
机器翻译技术的现状和未来发展趋势随着全球化进程的加速，人类的交流需求越来越高，而语言壁垒却给交流带来了无法逾越的障碍。
机器翻译技术的出现解决了这一难题，让人类交流变得更加无缝便利。
本文将探讨机器翻译技术的现状和未来发展趋势。
一、机器翻译技术的现状机器翻译技术是一种将一种语言的文本转换成另一种语言的过程。
不同于人工翻译，机器翻译由计算机系统完成。
机器翻译技术的优点在于，它可以快速高效地翻译大量的文本，而且可以根据需要进行实时翻译，具有很高的灵活性。
然而，机器翻译技术的发展历程也充满了曲折与挫折。
早期的机器翻译技术受限于计算机处理能力和语言处理技术的不足，翻译效果很差。
但随着计算机技术和人工智能技术的发展，机器翻译技术变得越来越成熟和优秀。
例如谷歌翻译等机器翻译工具已经可以实现基本的翻译需求。
然而，机器翻译技术目前仍面临一些挑战。
一些语言之间的语言差异比较大，翻译起来较为困难。
一些语言中存在大量的歧义和多义词，这使得翻译词汇选择变得更加困难。
此外，许多语言中有大量的文化隐喻和表达方式，这也极大地增加了机器翻译的难度。
二、机器翻译技术的未来发展趋势机器翻译技术的发展趋势一直很明显：它将越来越接近人工翻译的效果。
在未来，机器翻译技术将面临着三个主要挑战。
1. 机器翻译技术需要表现得更加人性化机器翻译技术的翻译效果仍然比人工翻译差。
如果机器翻译技术想要在市场中取得更好的表现，它必须表现得更加人性化，这包括提高翻译质量和增加定制化服务。
机器翻译技术将提供更高质量的翻译，以及更多的翻译选择。
2. 语言差异问题依然存在虽然机器翻译技术在语言差异问题上得到了很大的改善，但这个问题还远远没有解决。
在未来，机器翻译技术需要更加深入地了解不同语言之间的差异，以便更准确地进行翻译。
3. 文化隐喻和表达方式的翻译问题仍然存在文化隐喻和表达方式是机器翻译技术面临的另一个难题。
这些隐喻和表达方式在语言中非常常见，但对于非本国人来说却很难理解。
机器翻译技术的现状与发展前景
机器翻译技术的现状与发展前景近年来，随着全球化的进程不断加速，翻译需求越来越大，因此机器翻译技术也得到了蓬勃发展。
随着人工智能技术的快速发展，机器翻译的技术也在不断地进化，同时也出现了新的问题。
本文旨在探讨机器翻译技术的现状与发展前景。
一、机器翻译技术现状机器翻译（Machine Translation, MT）是一种利用计算机和自然语言处理技术实现从一种自然语言翻译到另一种自然语言的自动化工具。
随着人工智能技术的不断发展，机器翻译技术也得到了飞速的发展。
当下，机器翻译技术主要有两种实现方式：1. 基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation，RBMT）：这种机器翻译技术是通过编写翻译规则和语法规则等来实现的，其核心是将一种语言的语法、词汇等细节转化为另一种语言的，对翻译文本进行全面细致的分析和解释，然后将其按照一定规则进行转化从而达到翻译的效果。
2. 基于统计的机器翻译（Statistical Machine Translation，SMT）：这种机器翻译技术是通过运用统计算法，运用大量的语料库来训练机器翻译模型，将概率模型引入从而增强了机器翻译的准确性和可靠性。
统计机器翻译模型经常采用贝叶斯方法来推断出翻译结果，因此，在自然语言处理、机器学习等一些理论的支撑下，统计机器翻译已经成为了机器翻译领域最重要的研究方向之一。
现在，越来越多的公司和机构利用机器翻译技术满足其跨文化的沟通需求。
例如，Google翻译、百度翻译、腾讯翻译等都是基于机器翻译技术而开发的在线翻译平台。
二、机器翻译技术面临的挑战尽管机器翻译技术已经有了巨大的发展，但是翻译效果却还不能完全替代人工翻译，该技术依然面临着以下几个方面的挑战：1. 翻译质量不可控：机器翻译技术的翻译质量主要取决于所使用的语料库的质量和数量，可靠的语料库并不一定能够满足所有的翻译需求，这导致机器翻译技术的翻译质量难以持续稳定。
机器翻译技术的现状与展望
机器翻译技术的现状与展望现代科技不断带来革新，机器翻译技术作为其中的重要组成部分，也正在不断的发展和优化之中。
机器翻译技术的出现，为许多人的交流造桥梁，也让翻译工作更加智能化和高效化。
今天，本文将介绍机器翻译技术的现状与展望，探讨它的优点和不足之处，并提出机器翻译的未来发展方向与建议。
一、机器翻译技术的现状机器翻译技术，早在1950年就开始引入计算机科学领域，此后一直在经历着不断地改进和发展。
目前，全世界大多数的国际组织、公司或者政府都在使用机器翻译技术来解决翻译问题。
随着人工智能的技术发展，机器翻译技术也逐渐呈现出了以下的特点：1、语言难度越来越复杂机器翻译技术在语言难度上有所提高，它可以更好地处理较为复杂的语言文本，如专业领域、较为正式的语体和口语化的语言表达等。
2、实现语言逆向处理机器翻译技术在逆向处理方面也有所提高，现在的机器翻译技术已经具备了非常优秀的自动识别源语言和目标语言的能力。
无论是英文、法文、俄文或者中文等各种语言，机器翻译技术都可以很好地实现语言逆向翻译处理。
3、新技术改善翻译体验新技术的引入也让机器翻译技术的翻译方式更加智能和直观。
例如，语音输入和语音翻译技术的出现，使得用户可以轻松地进行口语翻译。
机器翻译技术的逐步成熟，为人们的生活、工作等场景提供了更为便捷、高效、准确的翻译服务。
二、机器翻译技术的展望随着物联网、大数据等技术的普及和进步，机器翻译技术将会更为全面地普及和使用。
未来机器翻译技术的发展趋势将会呈现以下几个方向：1、语言自然度的提高机器翻译技术的语言自然度将会随着技术的发展逐渐提高，它将会更好地模仿人类翻译的方式，逐渐成为一种更为逼真和流畅的语言表达方式。
2、根据用户需求实现个性化翻译社交媒体等互联网平台中，人们的语言表达方式各异，个性化的不同需求也形成了不同的语境和习惯。
未来的机器翻译技术可以根据用户的个性化需求，进行自动化翻译，实现更加智能化的翻译效果。
3、与其他技术的融合未来的机器翻译技术将会与其他技术融合，如人工智能、大数据等技术，逐渐实现各种复杂场景下的语言表达和翻译。
机器翻译技术的现状与未来发展
机器翻译技术的现状与未来发展在当今全球化的时代，交流变得日益频繁和紧密，不同语言之间的障碍愈发凸显。
机器翻译技术作为打破语言藩篱的重要手段，正经历着快速的发展和变革。
如今，机器翻译技术已经取得了显著的进步。
从最初简单的基于规则的翻译系统，到如今基于深度学习的神经网络翻译模型，机器翻译的质量和准确性有了质的提升。
在当前的现状中，以谷歌、百度等为代表的科技巨头在机器翻译领域投入了大量的资源，并取得了令人瞩目的成果。
这些主流的机器翻译系统能够处理多种语言对的翻译任务，包括常见的英语、汉语、法语、德语等，甚至一些小语种也在逐渐被覆盖。
机器翻译技术的应用场景也越来越广泛。
在国际贸易中，商家可以通过机器翻译快速了解海外客户的需求和市场信息，促进商业合作。
对于旅行者来说，借助手机上的翻译应用，能够在异国他乡较为顺畅地交流，解决基本的出行和生活问题。
在学术研究领域，学者可以快速获取国外的研究成果，推动知识的传播和创新。
然而，尽管机器翻译技术已经取得了很大的成就，但仍然存在一些不足之处。
首先是语言的复杂性和多义性。
许多词语在不同的语境中有着不同的含义，机器翻译有时难以准确地理解和选择合适的释义。
例如，“苹果”这个词，在一般语境中可能指水果，但在特定的语境中，可能指的是苹果公司或其他与“苹果”相关的特定概念。
其次，文化背景和习惯用语的差异也是机器翻译面临的挑战。
不同的语言往往蕴含着独特的文化内涵和习惯表达方式，机器翻译可能无法完全捕捉和传达其中的微妙之处。
比如，一些成语、谚语和俚语的翻译，往往难以做到精准和传神。
再者，机器翻译在处理长难句和复杂的语法结构时，也容易出现错误或不自然的翻译。
对于一些专业领域的文本，如法律文件、医学报告等，机器翻译的准确性和专业性还有待提高。
那么，未来机器翻译技术将如何发展呢？可以预见的是，技术的不断进步将进一步提升机器翻译的质量。
随着人工智能技术的不断发展，特别是深度学习算法的优化和改进，机器翻译模型将能够更好地理解和处理自然语言，提高翻译的准确性和流畅性。
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。
机器翻译技术的现状及未来展望
机器翻译技术的现状及未来展望从20世纪50年代开始，机器翻译技术就开始被人们广泛研究和应用。
随着计算机技术和人工智能领域的突破，机器翻译技术也得到了极大的发展，如今已成为翻译领域的一个重要方向。
本文将就机器翻译技术的现状以及未来展望进行探讨。
一、机器翻译技术的现状1.现有机器翻译技术目前，市场上有很多自然语言处理（NLP）平台和机器翻译引擎供人们使用。
Google翻译、百度翻译等在线翻译平台提供免费的机器翻译服务，它们使用的是基于最新机器学习模型的深度神经网络技术。
此外，还有一些专业的翻译软件如SDL Trados、MemoQ等，也应用了机器翻译技术。
这些软件的翻译质量比起免费的在线平台会更高，但也需要付费使用。
2. 机器翻译的优缺点机器翻译技术优点明显，它可以进行大规模的翻译，可以在较短时间内对大量文本进行翻译，提高翻译效率。
与人工翻译相比，机器翻译可以达到更高的准确率且没有个人情感等误差。
使用机器翻译也可以为企业节省人力物力，并且能够快速覆盖世界各地的客户。
机器翻译技术目前的主要缺点是不够准确和自然，难以做到类似于人类翻译的真正语义理解和表达。
尽管机器翻译已经相较于几年前的表现有了长足的进步，翻译结果依然存在语言、文化、历史等问题，特别是在翻译一些固有文化和口语表达方面，效果不佳。
而且，机器翻译的质量取决于语言的复杂程度和语言对之间的联系。
二、机器翻译技术的未来展望1.在语料库和模型训练方面增加投入要使机器翻译技术更加准确和自然，就需要增加对语料库和模型训练的投入，构建面向多领域和多语言的大规模语料库，制定更合理的模型和算法。
这样能够使机器翻译更加贴近用户的实际需求。
2.量子计算机的发展未来的量子计算机将具有更快速的计算能力和更高的运算精度，这将为机器翻译技术的发展提供很大的帮助。
量子计算机可以快速进行非常大规模的计算，这对机器翻译技术的优化和改进非常关键。
未来，量子计算机或许可以说是机器翻译技术的革命性进展。
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机器翻译的现状与发展摘要：随着经济全球化的飞速发展以及人类命运共同体的提出，各国之间人民之间的交流必将日益频繁，各个国家语言之间转换需求也必定与日俱增，人为地学习千百种语言实在不易，机器翻译的作用也就越来越受到重视。
它涉及计算机语言学、数学和语言学等各个学科，其中语言学为其提供了机译数据库和技术支撑。
然而，目前机器翻译还存在许多不足，需要多方面深入研究。
本文对机器翻译发展历程、研究方法、存在问题及其应对方法进行了综述，以期机器翻译更进一步发展。
关键词：机器翻译；发展历程；研究方法；语言学理论；问题；应对方法机器翻译是通过计算机来实现不同自然语言之间的转换，也称为自动翻译，一般是指自然语言之间的部分句子或全文的翻译。
它作为应用语言学的一个分支，是建立在语言学、数学和计算机科学基础上的跨学科研究。
由于需要通过电脑数据库和翻译软件来完成操作，因此，机器翻译的发展与计算机科学、数学、人工智能、语言学等各学科的发展密不可分，可以说，机器翻译的推进需要这些学科的技术支撑和理论支持。
人类进入21世纪以来，随着经济的发展，国际交流合作日益频繁，对机器翻译的需求日益增大。
机器翻译是规避国家间交流障碍的有效手段，但作为综合性的学科，它的发展受到多方面牵制，因此需要相关研究人员和学者对其相关学科进行更深入的研究。
1机器翻译发展历史机器翻译的历史最早可以追溯到20世纪30年代相关学者提出其雏形，如今处于高速发展的阶段。
然而在初期机器翻译受到过阻碍，一度陷入低潮期。
直到移动互联网时代的到来，一方面，随着计算机网络技术快速发展，人们要求用计算机实现语言翻译的愿望越来越强烈。
另一方面自1990年统计机器翻译模型提出以来，基于大规模语料库的统计翻译翻译方法迅速发展，机器翻译再次成为人们关注的热门研究课题，取得了一些令人瞩目的成果。
但是，在机器翻译飞速发展的同时，也遇到了很多难题，在目前的技术条件下翻译的质量还不能够达到人们的期望的程度，想让机器让人类一样去理解和分析语言还远不能行。
在当今信息大数据时代，机器翻译正发挥越来越重要的作用。
机器翻译的发展可以归结为以下几个发展阶段：1.1机器翻译人员的独立工作阶段20世纪50年代初期，随着第一台计算机的问世，美国的科学家W.Weaver和英国工程师A.D. Booth就发表了翻译备忘录，提出了利用计算机进行翻译的设想。
随后，通过不懈的努力和试验，美国的乔治伦敦大学和IBM公司合力推出了首个MT系统，为各国的机器翻译奠定了坚实的实践基础。
但是由于受到计算机硬件局限性的限制，尤其是内存不足和存储速度慢，以及缺乏高级编程语言，研究人员无法完全依赖机器来完成大规模、高质量的翻译任务。
同时，由于研究是在没有句法学家和语义学家的协助下独立进行的，翻译的质量难以保证。
在这样的背景下，早期研究者意识到，无论开发出什么样的系统都只能产生出低质量的输出，因此专家建议，先发展对有控制的语言进行翻译，并限定于某些特定领域。
1.2进入高质量的翻译输出20世纪60年代，受到改进了的计算机硬件和编程语言的鼓舞，研究人员对机器翻译产生了盲目的乐观。
编程语言在句法分析上取得的长足进步让翻译人员感受到了技术革新的成果，他们相信机器翻译有巨大的前景，几年之内就可以达到高质量的输出，这一乐观论调很快传遍了全世界。
研究人员还提出假设：机器翻译的目标是产出高质量翻译的全自动系统。
研究的重点在于寻求完善的翻译理论和方法。
1.3翻译软件和工具的发展20世纪70年代以来，随着科技发展和各国间频繁交流，大规模翻译需求日益增加，对计算机翻译的依赖更加突出，机器翻译进入了新的发展阶段。
实用性翻译和软件系统如雨后春笋频频出现，如Weinder系统、EURPOTRA多国种翻译系统、TAUM-METEO系统等。
80年代产生了大量连接网络和大容量存储的微型计算机，各种翻译工具也应运而生，如词典和术语资料库、多语文字处理、词汇和术语资源的管理、信息传递的输入和输出。
最近又新添了“翻译记忆”功能，它能够存储已存在译文，以便为再利用和修订提供范例。
这一时期的机器翻译已经逐步进入了机器和人工相结合的阶段，机助人译（Computer-aided Machine Translation）和人助机译（Human-aided Translation）相互结合，对各种类型和规模的翻译做出了突出的贡献。
同时语料库的发展和应用为机译提供了坚实的理论和技术来源，机器翻译进入到崭新的上升阶段。
1.4我国机器翻译的历程我国的机器翻译始于1956年，由于当时与苏联的经济政治往来，我国对于机器翻译的需求逐渐显现，中俄语言间的互译催化了MT系统。
80年代后，我国研制了KY-1和IMT/EC863两个英汉机译系统，随着计算机技术的成熟和发展，许多计算机公司研制出了一系列高科技的机译软件，如“译星”、“雅信”、“通译”、“科建”等。
机器翻译由简单到复杂，从初级到高级，不断进行着理论和实践的双重革新。
其发展历程可概括为以下三代：第一代初级阶段，利用机器翻译词汇，不进行语法分析；第二代进步阶段，对句子的结构和语义进行分析；第三代人工智能阶段，随着心理学，特别是认知心理学的发展，人们认为电脑可以复制人脑的信息处理机制，使机器翻译更加智能化和自动化。
目前，各国学者正经历着第三阶段，不断地攻克各种难关，提高机器翻译的质量和效率。
2机器翻译的研究方法机器翻译研究方法可以从两个方面来叙述，一方面是语言学理论的应用，另一方面是MT研究者们实际所从事的内容。
2.1语言学的方法机器翻译研究已经被看作一个试验新的语言理论或新的计算技术的领域。
换言之，MT已经被视为语言理论的实验基础，因为翻译翻译的质量能由非专家来判断。
与之相关的理论有：20世纪50、60年代的信息理论、范畴语法、转换生成语法、从属语法和层次语法；70、80年代的人工智能、非语言知识基础，诸如词汇功能语法、广义短语结构语法、中心词驱动短语结构语法和蒙太古语法等形式主义理论；90年代的神经系统网络、连接主义、平行处理和统计学方法以及他理论。
人们还发现，那些以小样本为基础，在最初的试验中取得成功的新理论，最终都被证实存在一些问题。
为了解决这些问题，必须检验一切有希望的方法并鼓励修正。
20世纪90年代初期，以语料库为基础的方法的出现使机器翻译研究有所增强，特别是引入了统计学方法和以实例为基础的翻译。
统计学技术已经摆脱了以前专门以规则为基础（通常定位于句法）的方法的不足和它越来越明显的限制。
在以语料库为基础的技术帮助下，歧义消除的问题、首语重复的解决和更多惯用语的生成都已经变得更容易驾驭。
2.2转移法根据机器翻译转移理论的多数观点，在机器翻译系统中有某种转移成分。
这种成分是特定的，从而一对语言可产生一个目标句子。
转移成分有一个相应的词库，这是源语言的范式和短语映现于目标语言的包罗万象的清单（Napier，2000）。
大量工作取决于对两种语言具体比较的信息。
这种转移系统意味着，对每两种语言来说便要翻译，因此这种方法主张翻译本质上就是一种比较语言学的练习。
由此可见，必须建立一个词库。
2.3语际法语际法基于这样的理解：在一批语言的每两种语言之间，只要求将每一个成语语言翻译成中间语言（interlingua），再从中间语言翻译成某种语言。
如果有n种语言，就需要n个成员被翻译成目标语言。
但Arnold等（1995）对这种方法不以为然，认为使用中间语会导致信息的丢失。
2.4基于知识的方法近来的趋势是转向基于知识的机器翻译，这是由Carnegie Mellon大学与新墨西哥州立大学的语言研究中心创导的。
Arnold等（1995）认为需要3种知识来改进机器翻译系统。
（1）不依赖语境的语言学知识（语义学）。
研究者将词语和语义特征联系起来，从而能对其他出现的词语加以制约。
（2）依赖语境的语言学知识，有的成为语用知识（语用学）。
有多种方法处理语用学问题，其中之一是学习句子焦点的概念。
（3）常识/真实世界的知识（非语言学知识）前两类是针对语言本身的，问题不是最大，计算机缺乏真实世界的知识才使研究人员苦恼不已。
例如，计算机不能发现一个可吃的苹果和个人计算机苹果品牌之间的区别，也不能说明汉语中“山顶”的“顶”、“顶风”的“顶”和“顶好”的“顶”的不同意义。
多少年来，正是这样的问题不仅困扰机器翻译的理论家，也困扰神经网络和人工智能的研究者。
随着语料库语言学的发展，最近研究者转向基于例句的机器翻译的研究。
该方法将正确的翻译作为信息资源，以建立新的翻译作品。
3转换生成语法――机器翻译的语言学理论支撑机器翻译作为一门交叉学科，涉及到多学科的理论支持，其中语言学为机器翻译提供了文本的语法和语义的规范基础，尤其是美国语言学家诺姆・乔姆斯基（Noam Chomsky）提出的转换生成语法。
该语法经过不断修正和改进，探索了人类语言的本质、起源和人类普遍语法的深层机制。
乔姆斯基提出表层结构和深层结构能够对语义进行语法和句法分析。
借由他的理论，可以对词典中的词条进行描述，分析机器翻译中的词义，从而有效地避免语义错误。
乔姆斯基的理论给计算机科学的发展带来了革命性的变化，也推动了机器翻译的发展。
4机器翻译存在的问题一是自然语言中普遍存在各种歧义、未知现象，以及层出不穷的新词热词。
歧义；导致歧义有两个原因，一是自然语言中固有的歧义现象，包括词汇歧义和语法歧义；另一个是由于语言、文化间的差异产生的歧义。
一个句子如果有以上问题，就可能表达两种或多种意思，容易给机器造成理解上的偏差和误解。
而是机器翻译自身的局限，正如翻译不应该是单纯字对字的转换，理想的机器翻译也并不是仅仅是字符串的转换。
机器翻译是人工翻译的模拟，它能帮助译者完成大量简单的翻译工作，但做不到像译者那样灵活。
译者可以根据原文、结合语境、自己的生活经验、双语知识和相关文化背景来对原文进行理解，对原文进行自由组合、增加或删减，也可以适当添笔修饰润色。
在不违背原文又考虑到译入语的情况下，译者有足够的翻译自由。
但机器翻译不同，它的翻译过程是建立在严密的逻辑程序基础上的，它没有思考、判断、推理、修改的能力，机器翻译永远不可能真正地替代译者。
5解决方案机器翻译如果想得到长足的发展，必须采取一些相应的措施。
5.1加强系统中词典的研究机器翻译中的词典是为语言处理程序提供源语言基本构成元素所具有的各种相关词法、语法、词义、语义、语用、常识等方面信息，包括目标语言的对译关系的一个复杂特征信息集合。
它是自然语言处理程序赖以对源语言进行分析加工的主要信息来源。
面向机器翻译的词典配备各种语言学知识。
例如固定搭配和固定句型的知识等。
把固定搭配和固定句型等相对稳定的英语用法以词条的形式构成专项典。
该方法可有效地避免很大一部分的词义选择的错误。