全球约有 5000 至 7000 种语言这种多样性为国际交流带来了极大障碍。机器翻译旨在通过计算机实现跨语言的交流是人工智能领域的重要研究方向之一。早期的机器翻译主要依赖词典和语法规则但这种方法难以处理语言的复杂性。后来研究者提出了统计机器翻译方法利用大量平行语料库学习语言间的对应关系。现代机器翻译技术采用端到端学习方法借助神经网络的强大学习能力通过大数据发现语言之间的对应性从而显著提升了翻译质量。要实现机器翻译首先需要了解人类语言的特点。据统计全球约有 5000 到 7000 种语言其中大部分是口语形式没有书写系统。在这些语言中汉语的使用人数最多。以下从三个方面分析语言的特性这些特性正是跨语言沟通变得困难的原因首先语言具有高度抽象性。人们看到的语言符号只是外在的书写形式真正重要的是这些符号背后所承载的深层信息。例如“蛋白质”这三个字只是一个符号组合但它代表了“蛋白质”这一科学概念的全部内涵和外延。第二语言兼具规则性和灵活性。一方面语言要符合明确的语法规则这些规则确保了语言的可理解性。例如“我喜欢读书”是一句标准的主谓宾结构的句子。另一方面语言又是动态的人们在实际使用中常常打破语法规则创造出新的表达形式。例如“椅子给我”虽然不符合标准语法但大家依然能理解其意思是“把椅子给我”。第三语言具有混淆性。语言中存在大量多义词和同音词这种现象导致语言具有天然的歧义。例如英语单词“bank”既可以表示“银行”也可以表示“河堤”中文的“好”既可以表示“好朋友”中的“好”也可以表示“好高兴”中的“好”。在这些情况下仅靠单个词的字面含义无法准确理解其意义必须结合上下文进行判断。