从机器翻译的发展历程来看，其实最早也是语言学的研究范围（包括语音识别，也包含语言学的内容）。过去几十年来，为了实现机器翻译的梦想，以IBM、谷歌、微软为代表的国外科研机构和企业均相继成立机器翻译团队，专门从事智能翻译研究，矢志打破语言的巴别塔，但突破发生在2014年起，机器翻译领域开始有了翻天覆地的变化，这期间发生的大事，是以机器学习神经网络作为基础的机器翻译，开始在全面超越此前以统计模型为基础的统计机器翻译（SMT），并快速成为在线翻译系统的主流标配。
在这场革命之后，机器翻译彻底进入了NeuralMachineTranslation，即NWT神经网络机器翻译时代。很多人为此欢欣鼓舞。甚至谷歌在中英翻译系统上部署GNWT——谷歌神经机器翻译的新闻发布之后，当时网上有一句广为流传的话：“作为翻译，看到这个新闻的时候，我理解了18世纪纺织工人看到蒸汽机时的忧虑与恐惧。”
目前机器翻译的水平到底哪家强呢？可以参考国际顶级机器翻译比赛WMT（WorkshoponMachineTranslation)，由来自欧洲和美国的高校、研究机构（CharlesUniversity、UniversityofEdinburgh、FBK、MSR、HeidelbergUniversity、JohnsHopkinsUniversity等）的研究人员联合举办的业界公认的国际顶级机器翻译比赛之一。WMT比赛从2006年开始到2017年，一共举办了12届机器翻译比赛。今年的新闻机器翻译任务（MachineTranslationofNews）包含英语与捷克语、德语、芬兰语、拉脱维亚、俄语、土耳其语、汉语等一共七个语种的互译，总共14个翻译方向。其中，中译英和英译中方向是今年新增加的两个翻译方向。
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