机器翻译是指使用计算机自动完成翻译任务的技术。NMT系统采用深度学习和神经网络模型，可以更好地处理上下文信息和长距离依赖关系。此外，随着云计算和大数据技术的发展，机器翻译也逐渐向云端化和实时化发展。现在，用户可以通过网络访问各种机器翻译服务，并且翻译结果可以实时生成和展示。机器翻译的性能和可用性也得到了显著提升。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，机器翻译在翻译行业中的作用也越来越重要。
翻译技术的发展历程可以追溯到上世纪50年代，当时出现了计算机辅助翻译（Computer-Assisted Translation, CAT）的概念。这种技术主要是为翻译人员提供工具，使他们更高效地进行翻译工作。最早的CAT工具主要是基于词典和术语库的，帮助翻译人员查找术语和翻译记忆。
随着计算机技术的不断进步，特别是互联网的出现，翻译技术也开始向机器翻译（Machine Translation, MT）发展。机器翻译是指使用计算机自动完成翻译任务的技术。早期的机器翻译系统主要基于规则，即通过编程规则来指导翻译过程。这种方法依赖于大量的语言规则和词典，需要人工编写和维护，效果并不理想。
进入21世纪，随着机器学习和神经网络等技术的发展，机器翻译开始进入统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）时代。SMT系统基于大量的平行语料库，通过统计和计算方法来学习翻译模型。这种方法在一定程度上改善了翻译效果，但仍然存在一些问题，例如需要大量的训练数据和计算资源。
近年来，神经网络技术的兴起使得机器翻译进入了神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）时代。NMT系统采用深度学习和神经网络模型，可以更好地处理上下文信息和长距离依赖关系。与传统的基于规则和统计的方法相比，NMT系统在翻译质量上取得了较大的突破。
此外，随着云计算和大数据技术的发展，机器翻译也逐渐向云端化和实时化发展。现在，用户可以通过网络访问各种机器翻译服务，并且翻译结果可以实时生成和展示。机器翻译的性能和可用性也得到了显著提升。
总之，翻译技术的发展历程从计算机辅助翻译到机器翻译的演进经历了多个阶段，从基于规则到统计机器翻译再到神经机器翻译。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，机器翻译在翻译行业中的作用也越来越重要。