综上所述，实现汉语翻译的专业化与智能化需要结合大数据、机器学习、自然语言处理等技术，同时根据不同领域和用户需求进行专业化处理和反馈机制，以提高翻译质量和用户体验。
实现汉语翻译的专业化与智能化可以通过以下步骤：
1. 数据收集与语料库建设：收集大量的汉语翻译语料，包括双语对照的文本、平行语料库等，建立起基于大数据的语料库。
2. 机器学习与深度学习技术应用：利用机器学习和深度学习的技术，例如神经网络、循环神经网络（RNN）和注意力机制等，对大数据语料库进行训练，提高机器在汉语翻译中的表现。
3. 自然语言处理技术应用：利用自然语言处理（NLP）技术，包括分词、词性标注、命名实体识别等，对汉语文本进行处理，提高翻译的准确性和流畅性。
4. 领域专业化：针对不同领域的汉语翻译，如科技、医药、法律等，进行领域专业化的处理，建立专业术语库，提高专业领域翻译的准确性。
5. 质量评估与反馈机制：建立翻译质量评估的标准和机制，对翻译结果进行评估和反馈，不断优化和改进翻译系统的性能。
6. 用户反馈与人工纠正：将用户的反馈作为改进系统的重要依据，通过人工纠正和修改翻译结果中的错误，提高系统的实用性和可靠性。
7. 结合人工翻译的优势：在机器翻译系统中结合人工翻译的优势，例如通过人工校对、人工编辑等方式对机器翻译结果进行改进，提高翻译质量。
综上所述，实现汉语翻译的专业化与智能化需要结合大数据、机器学习、自然语言处理等技术，同时根据不同领域和用户需求进行专业化处理和反馈机制，以提高翻译质量和用户体验。