目前，机器翻译的结果越来越好，再进一步提升的主要难点在哪？
首先，机器翻译领域一般用BLEU这个指标，很少见准确率的。而现在BLEU在大部分语言上，一般也就0.2-0.4左右，远远没有到0.8。 目前在通用领域的短句上，效果已经很不错了，但是复杂结构的长句、需要结合知识常识和上下文判断的歧义句以及特定领域的翻译上，效果还远不能让人满意。这些不仅仅是机器翻译的难点，也是NLP研究的难点。 之前的专家系统解决不了这个问题，现在浅层统计方法潜力也快榨干了，而深度学习不是灵丹妙药，它也是基于统计的机器学习方法，能不能彻底解决这些问题也很难说，机器翻译乃至NLP的研究仍然任重而道远。