技术原理
机器翻译（Machine Translation, MT）是人工智能领域的重要应用，通过算法将一种语言自动转换为另一种语言。核心技术包括：
- 神经网络机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）：基于深度学习模型（如Transformer）实现语义级翻译
- 统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）：利用大规模双语语料库进行概率建模
- 规则引擎：结合语言学规则与统计方法
应用场景
机器翻译已广泛应用于：
- 跨语言文档处理（如：AI资源中心-自然语言处理）
- 实时语音翻译设备
- 网站多语言自动适配
- 学术研究与技术文档翻译
技术挑战
当前机器翻译仍面临：
- 语境理解：处理歧义和文化差异
- 领域适应：医疗、法律等专业领域准确率待提升
- 低资源语言：缺乏足够语料库的语言支持不足