机器翻译系统是通过计算机技术实现自然语言转换的
计算语言学分支领域，其发展历经理性主义阶段（依赖语言学规则）与经验主义阶段（基于统计和
神经网络）。核心技术路线包括基于规则的方法（构建句法语义转换体系）、统计方法（利用
双语语料库训练翻译模型）及神经方法（通过
深度学习实现端到端翻译）。语言学理论在系统评测、译前消歧与译后校正中发挥支撑作用，而
神经网络模型通过
词向量训练与语言学解释提升翻译质量。当前系统面临译文准确性不足、低资源语言适应性差等挑战，未来研究方向聚焦语言学规则与深度学习模型的融合优化。