기계 번역은 계산 언어학의 한 분야이며 인공 지능의 궁극적인 목표 중 하나입니다. 1933년 프랑스 과학자 GB 아르수니가 기계 번역이라는 아이디어를 제안하고 번역기에 대한 특허를 취득했습니다. 1954년 미국 조지타운 대학에서 최초의 기계 번역 실험을 완료하여 기계 번역 연구를 공식적으로 시작했습니다. 우리나라는 미국, 소련, 영국에 이어 기계 번역 연구를 수행한 네 번째 국가입니다. 우리나라는 이미 1956년에 국가 과학 작업의 발전 계획에 기계 번역 연구를 포함했습니다.
기계 번역 기술의 발전은 컴퓨터 기술, 정보 이론, 언어학 및 기타 학문의 발전과 밀접한 관련이 있습니다. 초기 사전 매칭에서 언어 전문 지식과 결합된 사전 기반 규칙 번역, 코퍼스 기반 통계적 기계 번역에 이르기까지 컴퓨터 기능의 향상으로 기계 번역 기술은 점차 상아탑에서 나와 일반 사용자에게 실시간 및 편리한 번역을 제공하기 시작했습니다. 서비스. 특히 21세기에 접어든 후 하드웨어 기능의 향상과 알고리즘 최적화로 기계 번역은 전례 없는 번영을 맞이했습니다. 현재 기계 번역 연구는 주로 코퍼스 방법을 기반으로 하며 그 중 신경망 방법이 가장 일반적입니다. 신경망은 인간 뇌의 기본 단위인 뉴런을 모델링하고 연결하여 인간 뇌 신경계의 기능을 탐구하고 시뮬레이션하는 모델입니다. 신경망 기계 번역은 인간 뇌 신경의 계층 구조를 시뮬레이션하고 코퍼스에서 자동으로 번역 지식을 학습할 수 있습니다. 이전의 기계 번역 기술과 비교하여 품질이 크게 향상되었습니다.
경제적 세계화와 인터넷의 급속한 발전으로 기계 번역 기술은 정치, 경제, 문화 교류를 촉진하는 데 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 인공 지능의 추가 개발로 기계 번역은 앞으로 자연어 장벽을 극복하고 언어 간 소통을 촉진하는 데 더 중요한 역할을 할 것으로 생각됩니다.