機(jī)器翻譯的歷史早可以追溯到幾十年前。1954年，美國(guó)喬治敦大學(xué)（Georgetown University）與IBM公司聯(lián)合使用IBM-701計(jì)算機(jī)首次完成了英俄機(jī)器翻譯試驗(yàn)，拉開(kāi)了機(jī)器翻譯研究的序幕，幾十年間演進(jìn)出了眾多不同的翻譯方法。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的誕生與興起，新世紀(jì)以來(lái)，人類(lèi)所產(chǎn)生的語(yǔ)言文字?jǐn)?shù)據(jù)量激增，統(tǒng)計(jì)方法因此得到充分應(yīng)用。谷歌、百度、微軟等互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛成立機(jī)器翻譯研究組，研發(fā)了基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)，從而使機(jī)器翻譯真正走向?qū)嵱谩?

自2013年已以來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像、語(yǔ)音等方面的突破性進(jìn)展，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯（ Neural Machine Translation ）也在逐漸興起，翻譯效果變得越來(lái)越好。隨著電子技術(shù)的發(fā)展，翻譯機(jī)也完成了從初詞典式的單詞翻譯到整句完整轉(zhuǎn)換的邁進(jìn)。

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如今，英語(yǔ)越來(lái)越受到國(guó)內(nèi)外人士的廣泛關(guān)注，越來(lái)越多的人想通過(guò)掌握一門(mén)外語(yǔ)成就一技之長(zhǎng)，但是學(xué)英語(yǔ)必須得有一部很好的學(xué)習(xí)工具，這對(duì)于在短時(shí)間掌握大量英語(yǔ)有關(guān)鍵作用，據(jù)編者從市場(chǎng)上調(diào)查。