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从上述分析中，我们理解了机器翻译的瓶颈，但也看到机器翻译的广泛应用和不断完善。作为学生群体，如何更好地利用机器翻译，这也是本文的重点之一。由于语言的线性特征，学生在做机器翻译时必须首先分析语言语境，分析语言语境基本上能够确定原句的唯一意义 ( 贺学耘等，2007)，能够分析上下句间的指代、替代、省略、连接、重复等的这些关系，才能够产生正确的可以接受的译文。机器翻译的新课题之一——基于语料库的方法，对于相同或相似文本的翻译有非常显著的效果，随着例句库规模的增加，其作用也越来越显著。对于实例库中的已有文本，可以直接获得高质量的翻译结果。对与实例库中存在的实例十分相似的文本，可以通过类比推理，并对翻译结果进行少量的修改，构造出近似的翻译结果。学生应尽可能比较对比几类翻译结果，并进行类比推理，再结合专业知识进行信息组合。机器翻译要求对所涉及的语言的各种知识和规律在计算机中表示、存贮和处理。因此，如何设计一种强有力的语言规则知识表示形式，即文法规则表示形式，并以此为基础，设计面向各种不同自然语言的结构分析规则体系，是机译系统开发中要解决的一个基本语言学问题。文法体系研究中另一个值得关注的就是建立和利用知识库。随着机器翻译研究中语用学的引入，知识库含义的外延在不断扩大。它不仅包括机器词典所提供的各种有关的语言知识，而且还包括各种有关语境、语用和常识等知识。建立在一个客观认识和理性思考的基础上，我们也有理由相信：在计算器专家、语言学家、心理学家、逻辑学家和数学家的共同努力下，机译的瓶颈问题将会得以解决。