Tłumaczenie automatyczne to szybko rozwijająca się dziedzina językoznawstwa komputerowego. W odróżnieniu od przekłady wykonywanego przez tłumacza lub tylko wspomaganego komputerowo, tu w wyniku automatycznego procesu otrzymujemy od razu tekst wynikowy przetłumaczony bez udziału człowieka.
Efekty przekładu maszynowego zwykle są słabsze od profesjonalnego, wykonanego przez tłumacza. Często przetłumaczony tekst był przedmiotem żartów i nie korzystano z takich translatorów do poważnych dokumentów. Obecnie jakość tłumaczenia potrafi zaskoczyć nawet znawców języka. Nowoczesny translator wykorzystuje zaawansowane algorytmy, korzysta z gotowych szablonów, ogromnej bazy typowych zwrotów i potrafi analizować kontekst zdania.
Czasy gdy translator stosował transfer leksykalny, czyli tylko dopasowywał kolejne słowa w zdaniu do własnego słownika już dawno minęły. Zdania tak tworzone były bez sensu, często wręcz wprowadzały w błąd. Nawet korzystanie z bazy gotowych zwrotów dla danego języka, nie uchroniło przekładu przed błędami wynikającymi z niezrozumienia kontekstu lub stosowania metafor.
Dodatkowym problemem jest odmienna gramatyka i budowa zdań w różnych językach świata. Translator musi analizować tekst źródłowy z zachowaniem składni zdania i w wyniku tłumaczenia podać jego wynik z zachowaniem gramatyki języka wyjściowego.
Tłumaczenie maszynowe wykorzystuje kilka technik rozpoznawania sensu zdania, aby w efekcie dać najbardziej prawdopodobny przekład. Pierwszym etapem jest metoda symboliczna, korzysta ona z gotowych reguł i analizuje język z poziomu reprezentacji syntaktycznej. Następnie wykonywana jest analiza semantyczna. Tekst wynikowy generowany jest z zastosowaniem reguł reprezentacji semantycznej i syntaktycznej.
Złożony proces tłumaczenia przechodzi przez kolejne etapu, jak: segmentacja i analiza morfologiczna, transfer leksykalny znaczących słów, operacje związane z przyimkami, przekształcenie szyku wyrazów. generacja morfologiczna i kilka dodatkowych procesów.
Najnowsze techniki stosowane w przekładzie maszynowym to tłumaczenie przez reprezentację wiedzy. Okazuje się, że poszczególne języki w odmienny sposób odwzorowują pojecie słowa. Nawet zachowując semantyczną poprawność zdania otrzymują nienaturalna postać. Przykładem może być język angielski, w którym czasowniki przekazują rodzaj ruchu, a kierunek wyrazy dodatkowe. Odmiennie jest w językach romańskich i hiszpańskim, tu czasownik wskazuje kierunek ruchu, a wyrazy dodatkowe sposób, czyli trzeba zastosować zupełnie odmienny szablon. Założeniem tej metody jest zachowanie interpretacji zdania w sposób niezależny od języka. W technice tej stosuje się pojęcia ról tematycznych i struktur atrybutów.
Ważnym uzupełnieniem opisanych technik jest metoda statystyczna. Przydaje się w interpretacji zdań, których w żaden sposób nie da się przetłumaczyć dosłownie. Mają one odmienne znaczenie wynikające z obyczajów danego kraju, metafor lub nietypowych zwrotów. Algorytm analizuje takie zdania i szuka gotowych dopasowań w zapisanych szablonach. Często powtarzające się zwroty są dopasowywane w pierwszej kolejności, pozwala to uniknąć błędów i zachowuje wierność tłumaczenia i jego płynność.
Tłumaczenie automatyczne najlepiej sprawdza się gdy jest z góry określony szablon tematyczny. Algorytm lepiej wie jakie frazy i zdania mogą występować w danej tematyce. Jeśli ma do czynienia z tłumaczeniem technicznym nie musi brać pod uwagę metafor, slangu czy zwrotów zwyczajowych.
Najlepsze sukcesy w algorytmach tłumaczących ma firma Google, wspomaga się ona olbrzymia bazą gotowych zwrotów i zdań, które statystycznie najczęściej są używane.
Tłumaczenie maszynowe staje się coraz bardziej inteligentne, ale nigdy nie będzie tak wierne jak przekład zrobiony przez tłumacza.