Некоторые современные подходы к машинному переводу, в том числе разговорных выражений на русский язык:

• Статистический машинный перевод. 3 Система самообучается, анализируя большой объём идентичных текстов на разных языках. 3 Она ищет основные лингвистические закономерности и способна переводить с высоким уровнем точности и учётом языковых нюансов. 3 Примеры сервисов, реализующих этот подход: Google Translator, Яндекс Переводчик, Bing Translator от Microsoft. 3
• Гибридный перевод. 1 Сочетает элементы статистического и основанного на правилах перевода. 1 Система сначала ищет готовые переводы в своей базе данных, а затем применяет правила для корректировки или адаптации перевода в зависимости от контекста. 1 Такой подход снижает вероятность ошибок и улучшает качество перевода. 1
• Нейронный машинный перевод. 1 Для перевода текста используются глубокие нейронные сети. 1 Они обучаются на парах предложений на двух языках, используя последовательные модели, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры. 1 Нейронные сети способны лучше учитывать контекст и зависимости между словами, что позволяет достигать более точных и естественных переводов. 1
• Машинный перевод на основе примеров. 5 Исходное предложение разбивается на несколько фрагментов, которые переводятся на целевой язык. 5 Каждый фрагмент переводится путём сопоставления примера предложения из корпуса по аналогии, и, наконец, эти переведённые фрагменты объединяются в длинное полное предложение. 5

Несмотря на значительный прогресс, машинный перевод всё ещё имеет ограничения, особенно в случаях, требующих глубокого понимания культурного контекста или специфической терминологии. 1 В таких ситуациях роль человека-переводчика остаётся незаменимой. 1