统计翻译系统的根本不同，在于它们试图生成不止一个精确的翻译。相反，他们生成成千上万种可能的翻译，然后他们按照可能最正确的给这些翻译排名。他们通过与训练数据的相似性来估计有多“正确”。以下是它的工作原理：
第1步：将原始句子分成块首先，我们将我们的句子分成简单的块，每一块都可以轻松翻译：第2步：找到每一块的所有可能的翻译接下来，我们将翻译每块文字，我们将通过寻找我们数据库中所有人类翻译过的相同词块来完成我们的翻译。要着重注意的是，我们不只是在一本简简单单的翻译字典中查找这些词块。相反，我们看到是真实的人在真实的句子中如何翻译这些相同的词。这有助于我们捕获到在不同语境中所有不同的表达方式：即使最常见的短语也有很多种可能的翻译这些可能的翻译中的有一些会比其他翻译更频繁地使用。根据我们训练数据中每个翻译出现的频率，我们可以给它设定一个分数。例如，有人说“Quiero”更多的时候是指“我想要”而不是“我尝试”。所以，我们可以使用我们训练数据中 “Quiero”被翻译成“我想要”的频率，给“我想要”这个翻译更多的权重。
第3步：生成所有可能的句子，找到最有可能的那句接下来，我们将使用这些词块的每种可能翻译来组合生成一堆可能的句子。
1. 规则法（rule based machine translation, RBMT），依据语言规则对文本进行分析，再借助计算机程序进行翻译。多数商用机器翻译系统采用规则法。规则法机器翻译系统的运作通过三个连续的阶段实现：分析，转换，生成，根据三个阶段的复杂性分为三级。- 直接翻译：简单的词到词的翻译。- 转换翻译：翻译过程要参考并兼顾到原文的词法、句法和语义信息。因为信息来源范围过于宽泛，语法规则过多且相互之间存在矛盾和冲突，转换翻译较为复杂且易出错。【别说转换了，光是根据各种语法规则，对源语言进行分析都会崩溃好吗！- 国际语翻译：迄今为止，还只是设想。大概是想凭借通用的完全不依赖语言的形式，实现对语言信息的解码。【国际语本身就是人工语言啊，还怎么做到不依赖语言形式。这个想法最早出现在13世纪orz。
2. 统计法 （statistical machine translation, SMT），通过对大量的平行语料进行统计分析，构建统计翻译模型（词汇、比对或是语言模式），进而使用此模型进行翻译，一般会选取统计中出现概率最高的词条作为翻译，概率算法依据贝叶斯定理。假设要把一个英语句子A翻译成汉语，所有汉语句子B，都是A的可能或是非可能的潜在翻译。Pr(A)是类似A表达出现的概率，Pr（B|A）是A翻译成B出现的概率。找到两个参数的最大值，就能缩小句子及其对应翻译检索的范围，从而找出最合适的翻译。SMT根据文本分析程度级别的不同分为两种：基于词的SMT和基于短语的SMT，后一个是目前普遍使用的，Google用的就是这种。翻译文本被自动分为固定长度的词语序列，再对各词语序列在语料库里进行统计分析，以查找到出现对应概率最高的翻译。【所以，不要嫌弃谷歌翻译啦，如果不是依托于它自己强大的搜索引擎，能获取相对数量的语料库，翻译的质量可能更糟，可以对比必应和百度。非在线的开源机器翻译也有做得很棒的，多也是使用的统计法模式。
机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。同时，机器翻译又具有重要的实用价值。随着经济全球化及互联网的飞速发展，机器翻译技术在促进政治、经济、文化交流等方面起到越来越重要的作用。机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相随。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，随着计算机计算能力的提升和多语言信息的爆发式增长，机器翻译技术逐渐走出象牙塔，开始为普通用户提供实时便捷的翻译服务。
