目录1 概述篇 ........... 11.1 机器翻译简介 ........... 21.2 机器翻译发展历程 ... 21.3 我国机器翻译现状 ... 52 技术篇 ........... 82.1 理性主义方法 ........... 92.1.1 基于规则的机器翻译 ........... 92.2 经验主义方法 ......... 122.2.1 基于统计的机器翻译 ......... 132.2.2 基于实例的机器翻译 ......... 152.2.3 基于深度学习的机器翻译 . 163 人才篇 ......... 203.1 领军人物 ..... 223.2 中坚力量 ..... 283.3 领域新星 ..... 334 应用篇 ......... 355 趋势篇 ......... 38 图表目录图 1 抽象转换的分层实现 ..... 3图 2 机器翻译技术源头 ......... 4图 3 机器翻译过程 ..... 9图 4 机器翻译的转换层面 ... 10图 5 直接翻译过程 ... 10图 6 基于转换方法的翻译流程 ....... 11图 7 中间语言与转换方法比较 ....... 12图 8 中间语转换翻译过程 ... 12图 9 统计机器翻译典型模型 ........... 13图 10 基于统计的机器翻译模型 ..... 14图 11 基于实例方法翻译过程 ......... 15图 12 深度学习发展脉络 ..... 16图 13 机器翻译领域全球学者分布 . 21图 14 机器翻译领域中国学者分布图 ......... 21图 15 机器翻译领域全局热度 ......... 39图 16 机器翻译领域近期热度 ......... 39摘要随着计算机科学技术的发展，机器翻译作为自然语言处理研究的重要组成部分越发受到 人们关注。经过了几十年的努力，以机器翻译为代表的自然语言处理工作取得了巨大的进展， 并且在未来有着广阔的发展空间，为了梳理机器翻译领域的研究概括，我们编写了此份报告， 主要内容包括：机器翻译概论。首先对机器翻译进行了定义，接着对机器翻译的发展历程进行了梳理， 对我国机器翻译现状进行了介绍。机器翻译技术原理。机器翻译的技术原理可以概括为基于理性主义的方法和基于经验主 义的方法两种，分别对两种方法下的基于规则的翻译方法、基于实例的翻译方法、基于统计 的翻译方法以及基于深度学习的翻译方法进行介绍。机器翻译领域专家介绍。利用AMiner大数据对机器翻译领域专家进行深入挖掘，选取 国内外有代表性的专家进行介绍。机器翻译的应用及趋势预测。机器翻译在现实生活中应用广泛，在文本翻译、语音翻 译、图像翻译和视频、VR翻译等领域均有了不同的进展，在此基础上，对机器翻译未来的 发展趋势做出相应的预测。。。。。。。