基于人工神经网络的机器翻译（ Neural Machine Translation ）兴起于2013年，其技术核心是一个拥有海量结点（神经元）的深度神经网络，可以自动的从语料库中学习翻译知识。一种语言的句子被向量化之后，在网络中层层传递，转化为计算机可以“理解”的表示形式，再经过多层复杂的传导运算，生成另一种语言的译文。实现了 “理解语言，生成译文”的翻译方式。这种翻译方法最大的优势在于译文流畅，更加符合语法规范，容易理解。相比之前的翻译技术，质量有“跃进式”的提升。
目前，广泛应用于机器翻译的是长短时记忆（LSTM，Long Short-Term Memory）循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Network)。该模型擅长对自然语言建模，把任意长度的句子转化为特定维度的浮点数向量，同时“记住”句子中比较重要的单词，让“记忆”保存比较长的时间。该模型很好地解决了自然语言句子向量化的难题，对利用计算机来处理自然语言来说具有非常重要的意义，使得计算机对语言的处理不再停留在简单的字面匹配层面，而是进一步深入到语义理解的层面。
代表性的研究机构和公司包括，加拿大蒙特利尔大学的机器学习实验室，发布了开源的基于神经网络的机器翻译系统GroundHog。2015年，百度发布了融合统计和深度学习方法的在线翻译系统，Google也在此方面开展了深入研究。
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