自然语言处理（NLP）在机器翻译中扮演着核心角色，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而弥合语言之间的差距。其核心在于，机器翻译依赖于 NLP 技术来分析源文本的结构和含义，将其映射到目标语言，并产生连贯的输出。这涉及句法分析（识别语法规则）、语义分析（提取含义）和上下文建模（处理习语或文化参考等细微差别）等任务。例如，将英语翻译成日语需要重新排列句子成分以匹配日语语法，NLP 模型通过训练数据中的学习模式来实现这一点。现代方法，如神经机器翻译（NMT），使用诸如 Transformer 之类的深度学习架构来整体处理整个句子，从而提高了相对于旧的基于规则的方法的流畅度。
NLP 在机器翻译中解决的一个关键挑战是歧义。词语或短语根据上下文可以有多种含义，NLP 模型必须解决这些歧义才能产生准确的翻译。例如，英文单词“bank”可以指代金融机构或河岸。NMT 模型通过分析周围的词语（如“deposit”或“water”）来推断正确含义，从而解决此问题。此外，NLP 处理语言现象，如性别一致、动词变位和习语表达。例如，西班牙语短语“tomar el pelo”（字面意思是“抓头发”）在英语中被惯用地翻译为“开某人玩笑”（pull someone’s leg）。高级模型使用注意力机制在翻译过程中优先处理输入句子的相关部分，确保保留这些细微差别。
开发人员利用 NLP 驱动的工具和框架来构建和优化翻译系统。诸如 Hugging Face 的 Transformers 之类的开源库提供预训练模型，例如 BERT 或 GPT，可以使用并行语料库（例如，用于欧盟语言的 Europarl）针对特定的语言对进行微调。诸如子词分词（例如，Byte-Pair Encoding）之类的技术有助于处理罕见词或复合词，将其分割成更小的单元以获得更好的泛化能力。BLEU 和 TER 等评估指标通过将输出与人工参考进行比较来量化翻译质量，而后期编辑工作流程则整合人工反馈来改进模型。在实际应用中，Google Cloud Translation 或 AWS Translate 等 API 抽象了复杂性，使开发人员能够将多语言支持集成到应用程序中，而无需从头开始训练模型。这些工具展示了 NLP 如何弥合原始文本与有意义的跨语言交流之间的差距。