器学习翻译对于人们的交流非常有益，但是它们也有其局限性。
　　机器学习为企业提供了翻译文档的新机会，他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是，这些人工智能解决方案可能并不总是颇好的选择。
　　神经机器学习的简要概述
　　Towards Data Science对于机器学习翻译这一发展进行了探讨，并提出了神经机器翻译这一术语。
　　人们生活在一个多元文化的世界中，但是通常不会说不同国家或民族的语言。这意味着需要比以往更多地依赖翻译人员和翻译软件。机器学习对语言之间的翻译非常有帮助。但这是一个很好的选择吗?
　　是否发现难以确定用于基础项目的较佳翻译方法?本文探讨了在各种情况下使用的更自然的解释策略。
　　机器学习真的可以在语言之间进行翻译吗?
　　人们生活在沟通交流至关重要的世界中，信息的发展比以往很多时候都快。这激发了每个人说多种语言的愿望，但只有少数一些人能够流利地说多种语言。
　　然而很少有人会说十种以上的语言。为此，企业如果开展国际业务，熟悉市场所在地的语言和文化。这只能通过翻译来实现。那么在这样的环境中使用的颇佳翻译策略是什么?
　　如今，还有什么能够阻碍企业在海外市场的扩展?确定颇佳翻译方法以适应其预期目的比人们想象得要容易。很多人可能认为机器学习比人类更擅长翻译，但这并不是事实。以下是人们应该了解的有关技术和人工翻译的知识。
　　技术翻译不会根据要求的场景解释信息
　　尽管机器翻译的创新是语言翻译领域的一个重大发展，但不幸的是，机器在解释创意内容时效率低得多。使用机器翻译时，向当地人传递正确的消息可能非常困难。机器翻译软件很难准确解释成语、意像和讽刺意味的内容。软件翻译的内容可能会很尴尬，这意味着完全不同的事情，可能会给企业开展业务带来负面印象，有时这会让对方当成一个笑话。
　　基于软件的翻译较适合与文档、编辑和任何其他形式的面向信息的内容一起使用。当解释内容翔实时，采用软件进行翻译是一种快速便捷的策略。因此，企业在与翻译公司达成协议之前，需要花费时间并分析将要解释的内容。弄清楚文本内容是面向信息的还是具有创造力的内容，然后决定是否使用人工翻译还是机器翻译。
　　机器翻译取决于人类的感觉
　　人工翻译更为直截了当，并考虑了原始文本的不同方面内容，例如文化、宗教和当地背景。对于机器翻译来说，情况并非如此。此外，人类的感觉几乎是必不可少的，因为翻译人员可以分析文本，识别受众，并根据场景提供适当的翻译。
　　在分析人工翻译和机器翻译使用较少单词的准确性时，两者的准确性大致相同。然而，当机器翻译大量的文本时，其准确性将大打折扣。因此，在选择在线翻译服务之前，企业应该花费时间确定要提供的内容，并对采用哪种方法合适做出正确的决定。
　　尽管软件翻译似乎是很快的解释工具，但为了使信息准确传达给受众并更快地被采用，仍需要后期编辑。在将内容进行翻译之后进行编辑，这需要恰当的定位来理解信息的意图、目标受众和预期的解释结果。
　　与机器翻译不同，人类翻译对现代文化和语言有一些微妙的感觉。因此，他们可以通过自己的理解，并运用其翻译能力来了解原文的内容，确定其目标，并将其翻译给不同背景的人员。
　　机器翻译提供有限语言服务
　　机器被编程为可以翻译特定语言。因此，大多数软件翻译只能满足广泛使用的语言。这些语言包括：
　　•英语;
　　•西班牙语;
　　•中文;
　　•法语。
　　以上是很常见的语言，它们在众多翻译软件应用程序中都具有很重要的作用。机器很容易将这些语言翻译成文本。但是，当涉及到其他非程序化的通用语言时，将会出现显著的问题。
　　而且，具有类似语