機械翻訳の難しさのひとつは、自然言語の文を扱うということは、統語論では完結せず意味論も扱わねばならないことが頻繁にある、という点にもある。たとえば英文 Time flies like an arrow. について、普通はこれを 「時は矢のように飛び去る 」（光陰矢のごとし）と解釈するが、これを 「時間蠅 は矢を好む 」 と訳することも可能で、文法的にも破綻がない。当然、普通は後者は間違いなのであるが、後者を捨て去る判断のためには、人には「時が素早く過ぎると感じられることがある」「矢は速く飛ぶ」「時間蠅という生き物は恐らく存在しない」「虫が矢を好むことなどありそうにない」といった知識が必要となる。このように、正しい翻訳を行うためには、その文が関わる世界に関する様々な知識や感覚が必要となる場合がある。また、現実世界ではありそうにない時間蠅も、翻訳対象が架空の世界を描いた作品であれば存在するかもしれず、問題はより複雑になる。また現実世界においても、昆虫群の移動速度を測定したい生物学者は助手に向かい、「蝿たちを計時せよ！ 矢のように(素早く)！」と命ずるかも知れない。これらの場合は「光陰矢のごとし」という文の方が現実を反映しない訳ということになる。
以下の英文を考える。I ate rice.実務での翻訳や通訳の経験が浅い人、その中でも特に もともと語学能力が低く、（普段から逐語式で「翻訳まがい」の作業をし）酷い訳文を作りがちな人などが、機械翻訳のソフトウェアを夢想すると、とりあえずきわめて素朴なルールベースの翻訳機を着想し、「rice」→「ご飯」のような1対1の変換（逐語変換）の規則を多数（変換用対照テーブル等の形で）持たせ、あとは統語法に基づいた語順変換処理などをして「私はご飯を食べた」という訳文を出力させるプログラムさえ作れば、翻訳機ができるのではないか？ などと（浅はかにも）夢を見てしまいがちだが、次の英文を考慮すると、そんな単純なシステムでは全く実用的な翻訳機にならない、と理解できる。We will have rice harvest tomorrow.この場合、「rice」→「ご飯」と、1対1の対照表で機械的に変換するシステムだと、たとえば「私たちは明日ご飯を収穫します」という、（お粗末な、使い物にならない）翻訳文しか出力されない。多くの言語間での「原語→訳語」の関係と同様に、英語の「rice」に対応する日本語も複数あり、文脈に応じて、（この文例では）「稲」「（お）米」「ご飯」などと訳し分けるものであることは当然必要であり、つまり翻訳機は、文脈に応じて訳語を適切に選択しないようでは全然実用性が無いので、当然この課題は解けるものになっていなければならない（ということは、機械翻訳開発のかなり初期段階で理解されていた）。
日本語では代名詞（「私」「これ」など）が頻繁に省略されるが、英語はこれらを明確に文に含める必要がある。このため、日英翻訳では省略された代名詞を適切に補う必要がある。以下に例を示す。弟は公園に行った。そこで友達と会った。この文から、友達と会ったのが「弟」であることは明らかであり、挿入すべき代名詞は He であることが分かる。対応する英文は例えば以下のようになる。My brother went to the park. He met his friend there.ところが、機械翻訳で単純に文単位の翻訳をした場合、2文目だけでは誰が友達に会ったのか明らかではなく、前後の文を利用して挿入すべき代名詞を推測する必要がある。さらに、「弟」や「妹」などのように代名詞が容易に判断できる場合は良いが、より複雑な文ではどのような代名詞を挿入すべきか簡単には判断できない状況もある。
機械翻訳の実現にあたっては、自然言語をコンピュータで扱うことに起因する様々な問題に対処する必要がある。ここでは日英翻訳において顕著な例をいくつか挙げる。なお、これらの言語が特別このような特徴を持っているわけではなく、他の言語の組み合わせでも似たような現象は一般的に見られるものである。
用例に基づく翻訳では、データベースが文全体を記憶していた。一方、単語・フレーズに基づく翻訳では、文を細かな単位に分割し、出現確率や並べ替え確率といった情報を利用することで、コーパスに存在しない文に対する汎化能力を上げる。
機械翻訳の手法は大きく分けて「ルールベース機械翻訳（RBMT）」と「コーパスベース方式」に大別される。コーパスベース方式には「統計的機械翻訳（SMT）」と「ニューラル機械翻訳（NMT）」がある。2010年以降はニューラル機械翻訳が主流となっている。手法としては以下のようなものがある。
2006年9月23日、UFC初参戦となったUFC 63でデビッド・リーと対戦し、チョークスリーパーで一本勝ち。2007年2月3日、UFC 67でフランク・エドガーと対戦し、判定で敗れプロ初黒星を喫した。敗れたもののファイト・オブ・ザ・ナイトを受賞した。その後はUFC 72のクレイ・グイダ戦、UFC 76のチアゴ・タバレス戦に連勝した（2試合ともファイト・オブ・ザ・ナイトを受賞した）。2008年2月2日、UFC 81でグレイゾン・チバウに判定勝ち。7月5日のUFC 86でもマーカス・アウレリオに勝利し連勝を4に伸ばした。10月25日に行われたUFC 90では元ライト級王者ショーン・シャークに判定で敗れ、トップ争いから一歩後退するも、ファイト・オブ・ザ・ナイトを受賞した。2009年4月1日、UFC Fight Night: Condit vs. Kampmannでハファエル・ドス・アンジョスと対戦し、判定勝ちを収め、5度目のファイト・オブ・ザ・ナイトを受賞した。2009年9月19日、UFC 103でエルメス・フランカと対戦し、右ストレートからのパウンドでTKO勝ち。2010年6月12日、UFC 115でエヴァン・ダナムと対戦し、1-2の判定負け。8月1日、UFC Live: Jones vs. Matyushenkoでは欠場したジョー・スティーブンソンの代役で出場するも、五味隆典を相手に自身初のKO負けを喫した。2010年11月20日、UFC 123でニック・レンツと対戦し、1-2の判定負け。この裁定に会場からは大きなブーイングが飛んだ。これによりUFC3連敗となったが、社長のダナ・ホワイトは僅差の判定負けだったためか「タイソン・グリフィンはリリースしない」とコメントした。この試合の2年後にあたる2012年3月になってこの試合の薬物検査においてグリフィンの尿から禁止薬物であるマリファナの陽性反応が検出された事が発表された。2011年6月26日、フェザー級転向初戦となったUFC Live: Kongo vs. Barryでマニー・ガンブリャンと対戦し、判定勝ちを収めた。2013年8月11日、WSOF初参戦となったWSOF 4でJ.Z.カルバンと対戦し、パウンドでTKO負けを喫した。