（1947-1964）
1954 年，美国乔治敦大学（Georgetown University） 在 IBM 公司协同下， 用 IBM-701计算机首次完成了英俄机器翻译试验，向公众和科学界展示了机器翻译的可行性，从而拉开了机器翻译研究的序幕。
中国开始这项研究也并不晚， 早在1956年，国家就把这项研究列入了全国科学工作发展规划，课题名称是“机器翻译、自然语言翻译规则的建设和自然语言的数学理论”。1957 年，中国科学院语言研究所与计算技术研究所合作开展俄汉机器翻译试验，翻译了9 种不同类型的较为复杂的句子。
从20世纪50年代开始到20世纪60年代前半期，机器翻译研究呈不断上升的趋势。美国和前苏联两个超级大国出于军事、政治、经济目的，均对机器翻译项目提供了大量的资金支持，而欧洲国家由于地缘政治和经济的需要也对机器翻译研究给予了相当大的重视，机器翻译一时出现热潮。这个时期机器翻译虽然刚刚处于开创阶段，但已经进入了乐观的繁荣期。 （1964-1975）
1964年，为了对机器翻译的研究进展作出评价，美国科学院成立了语言自动处理咨询委员会(Automatic Language Processing Advisory Committee，简称ALPAC委员会)，开始了为期两年的综合调查分析和测试。
1966年11月，该委员会公布了一个题为《语言与机器》的报告（简称ALPAC报告） ，该报告全面否定了机器翻译的可行性，并建议停止对机器翻译项目的资金支持。这一报告的发表给了正在蓬勃发展的机器翻译当头一棒，机器翻译研究陷入了近乎停滞的僵局。无独有偶，在此期间，中国爆发了“十年文革” ，基本上这些研究也停滞了。机器翻译步入萧条期。 （1975-1989）
进入 70 年代后，随着科学技术的发展和各国科技情报交流的日趋频繁，国与国之间的语言障碍显得更为严重，传统的人工作业方式已经远远不能满足需求，迫切地需要计算机来从事翻译工作。 同时，计算机科学、语言学研究的发展，特别是计算机硬件技术的大幅度提高以及人工智能在自然语言处理上的应用，从技术层面推动了机器翻译研究的复苏，机器翻译项目又开始发展起来，各种实用的以及实验的系统被先后推出，例如 Weinder 系统、EURPOTRA 多国语翻译系统、TAUM-METEO系统等。
而我国在“十年浩劫”结束后也重新振作起来，机器翻译研究被再次提上日程。“784”工程给予了机器翻译研究足够的重视，80 年代中期以后，我国的机器翻译研究发展进一步加快，首先研制成功了 KY-1 和MT/EC863 两个英汉机译系统，表明我国在机器翻译技术方面取得了长足的进步。 （1990至今）
随着 Internet 的普遍应用，世界经济一体化进程的加速以及国际社会交流的日渐频繁，传统的人工作业的方式已经远远不能满足迅猛增长的翻译需求，人们对于机器翻译的需求空前增长，机器翻译迎来了一个新的发展机遇。国际性的关于机器翻译研究的会议频繁召开，中国也取得了前所未有的成就，相继推出了一系列机器翻译软件，例如“译星” 、 “雅信” 、 “通译” 、 “华建”等。在市场需求的推动下，商用机器翻译系统迈入了实用化阶段，走进了市场，来到了用户面前。
新世纪以来，随着互联网的出现和普及，数据量激增，统计方法得到充分应用。互联网公司纷纷成立机器翻译研究组，研发了基于互联网大数据的机器翻译系统，从而使机器翻译真正走向实用，例如“百度翻译”，“谷歌翻译”等。近年来，随着深度学习的进展，机器翻译技术的到了进一步的发展，促进了翻译质量的快速提升，在口语等领域的翻译更加地道流畅。 研究重点是词法和句法，以上下文无关文法为代表，早期系统大多数都属这一类型。语法型系统包括源文分析机构、源语言到目标语言的转换机构和目标语言生成机构3部分。源文分析机构对输入的源文加以分析，这一分析过程通常又可分为词法分析、语法分析和语义分析。通过上述分析可以得到源文的某种形式的内部表示。转换机构用于实现将相对独立于源文表层表达方式的内部表示转换为与目标语言相对应的内部表示。目标语言生成机构实现从目标语言内部表示到目标语言表层结构的转化。
60年代以来建立的机器翻译系统绝大部分是这一类机器翻译系统。它们的特点是：①把句法的研究放在第一位，首先用代码化的结构标志来表示原语文句的结构，再把原语的结构标志转换为译语的结构标志，最后构成译语的输出文句;②对于多义词必须进行专门的处理,根据上下文关系选择出恰当的词义，不容许把若干个译文词一揽子列出来；③语法与算法分开，在一定的条件之下，使语法处于一定类别的界限之内，使语法能由给定的算法来计算，并可由这种给定的算法描写为相应的公式，从而不改变算法也能进行语法的变换，这样，语法的编写和修改就可以不考虑算法。第2类机器翻译系统不论在译文的质量上还是在使用的方便上,都比第1类机器翻译系统大大地前进了一步。 研究重点是在机译过程中引入语义特征信息，以Burtop提出的语义文法和Charles Fillmore提出的格框架文法为代表。语义分析的各种理论和方法主要解决形式和逻辑的统一问题。利用系统中的语义切分规则，把输入的源文切分成若干个相关的语义元成分。再根据语义转化规则，如关键词匹配，找出各语义元成分所对应的语义内部表示。系统通过测试各语义元成分之间的关系，建立它们之间的逻辑关系，形成全文的语义表示。处理过程主要通过查语义词典的方法实现。语义表示形式一般为格框架，也可以是概念依存表示形式。最后，机译系统通过对中间语义表示形式的解释，形成相应的译文。
70年代以来，有些机器翻译者提出了以语义为主的第3类机器翻译系统。引入语义平面之后,就要求在语言描写方面作一些实质性的改变，因为在以句法为主的机器翻译系统中,最小的翻译单位是词,最大的翻译单位是单个的句子，机器翻译的算法只考虑对一个句子的自动加工，而不考虑分属不同句子的词与词之间的联系。第3类机器翻译系统必须超出句子范围来考虑问题,除了义素、词、词组、句子之外，还要研究大于句子的句段和篇章。为了建立第3类机器翻译系统,语言学家要深入研究语义学,数学家要制定语义表示和语义加工的算法,在程序设计方面，也要考虑语义加工的特点。 目标是采用人工智能的最新成果，实现多路径动态选择以及知识库的自动重组技术，对不同句子实施在不同平面上的转换。这样就可以把语法、语义、常识几个平面连成一有机整体，既可继承传统系统优点，又能实现系统自增长的功能。这一类型的系统以中国科学院计算所开发的IMT/EC系统为代表。
