1964 년에, 미국 정부는 자동 언어 처리 자문 위원회 (설립ALPAC)를 전산 언어학의 진행 및 잠재력 기계 번역 (MT)의 평가. 연구의 2 년 후 7 과학자 위원회의 분야에서 달성 하는 결과 심문 하는 유명한 보고서 발급MTComputational Linguistics에서 더 많은 연구를 요구합니다. 위원회의 권고는 미국 정부가 자금을 심각하게 줄이게했다.

이것은이 10 년 된 신흥 과학에 대 한 거 대 한 타격 이었다. 이후,MT다시 그것의 발에 점점 어려움을 했다. 하지만MT옹호는 희망과 계속 연구 느슨하게 하지 않았다.

컴퓨터 성능 및 비용의 감소의 놀라운 증가 함께MT80;에 큰 관심을 얻기 시작 했다 향해 "통계" 접근MT생활에 왔다. 상업MT시스템 90 년대 초에 시장 침공.

어떤 기술 또는 접근MT시스템을 사용 하 여, 소비자의 관심사는 항상 번역의 품질에 대 한. 이 품질은 "어떻게 유사한"에 의해 인간의 번역 결과 재판 된다. (Google 언어 도구를 사용 하 여이 사이트에 구현 하는) 통계 접근 더; 이러한 기대를 충족 것 으로 이중 언어 텍스트 인간 번역 corpora의 수백만에 따라 번역을 생성 하려고 합니다. 이것은 수락 가능한 번역으로 "바로 가기"로 간주 됩니다 하지만 희망 아직도 (규칙 기반), 언어 접근에 기계 먼저 번역을 생성 하려고 하기 전에 소스 텍스트를 이해 한다! 완벽 한 기계 번역 인간의 번역에 의존 하지만 소스 및 대상 언어의 언어 규칙을 적용 하는 하이브리드 방법의 결과 수 있습니다.