理解人类语言时，还有一些因素必须考虑。有时非得知道人物、时间、场合等等，才有可能解释某个句子。例如，让机器理解这样一句话：“红塔山一包”。要是不知道这句 话的背景是顾客在商店里向售货员购买香烟，想理解它的意思是不可能的。研究语言的这 些因素属于语用学的任务。 以上我们只以汉语为例进行了说明，其他的自然语言与之也基本相似。由此可见，计算机对人类语言的理解，必须把句法、语义、语用和其他相关知识结合在一起全面分析， 否则很难做出准确的翻译。

　　从计算机机械地模仿到理解人类的语言，机器翻译逐步向人工智能的方向靠拢，已在黑暗的摸索中看到了黎明的晨曦。 大约在70年代以前，国外的机译界业已从“词对词”的替换方式，发展为以句法结 构分析为主的转换和生成。这种“句对句”方式产生的译文质量有了一定的提高，但由于 机器处理其他知识的能力不足，前进的步伐依然不大。1971年美国有人作过比较：人自己进行翻译的速度是每小时处理450个词，而计算机对同一文章作出翻译后，还必须 请人编辑和改错，这种后一步骤人工处理的速度也只能达到每小时400词。

　　当人类社会在70年代中期大踏步地迈进了信息时代之际，“信息爆炸”使人类的相 互交流急剧增长，社会需要带来巨大的推动力。人们对翻译匮缺的呼声日愈强烈，据当时 的一些资料报道，欧洲共同体使用８国文字公布文件，雇请100多位翻译专家只完成了 工作量的1/10，有人估计急需补充翻译２万名；联邦德国每出版８本书就有一本是译 著；加拿大议会因使用两种语言，每年都要斥巨资搞文件翻译……。人们又一次迫切地向 计算机求助，机器翻译在走了一个马鞍形的曲折之路后，又成了人类梦寐以求的瑰宝。 于是，机器翻译技术被列为２１世纪世界十大科技难题的第一位。世界上各发达国家 聚集各路高手，不惜以亿万重金投资，都试图率先突破机译的难关，抢占翻译机器的巨大 市场。欧洲共同体７国联手，注入资金3850万欧洲货币单位；日本对此项研究开发的 投资高达８亿美元；美国仅对其中的一项子课题的理论研究，就投进了1600万美元的 血本……。世界上已出现了十几个较成功的机译系统，在美国、法国、加拿大等国担任了 “初级翻译”的角色。 80年代的计算机，与当年美国科学家搞“词对词”翻译时用的老式机器简直不能同 日而语。机器翻译的理论和技术也开始向语义分析与语言理解为主的方向进展，即实现以 句段为加工单位即“段对段”的第三代智能方式的机译。 此时此刻，东方中国的上空，有一颗耀眼的“机译之星”正在冉冉升起……
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