stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
نمدار

| نمدار | نمدار |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
دسته:: گیاهان گلدار
رده:: دولپه‌ای‌ها
راسته:: پنیرک‌سانان
تیره:: پنیرکیان
سرده:: نمدارها لینه
گونه‌ها: گونه‌ها
 حدود ۳۰ گونه:  حدود ۳۰ گونه
نمدار، زیرفون، نرمدار (نام علمی: Tilia) نام سرده‌ای از درخت‌ها است. این درخت از تیرهٔ پنیرکیان راسته پنیرک‌سانان است.
درختان نمدار عموما درختانی بزرگ و برگ‌ریز هستند. مثل درختان نارون، تعداد دقیق گونه‌های درخت نمدار نامشخص است؛ چرا که گونه های مختلف درخت نمدار به آسانی چه در طبیعت و چه به دست انسان ترکیب می‌شوند و گونه ی جدیدی ایجاد می‌کنند. اما می‌شود گفت در حدود ۳۰ گونه نمدار وجود دارد.
نمدار پیش از این در تیره نمداریان (Tiliaceae) رده‌بندی می‌شد ولی در ایران این گیاه پژوهش‌های جدید نشان داد که از نظر ژنتیکی باید در تیره پنیرکیان قرار گیرد. ابن درخت به صورت پراکنده در جنگلهای شمال ایران می‌روید، چوبی نرم، راست تار، و سبک دارد. قابل ورق شدن است و وزن مخصوص آن ۰/۵۲ است، نقش و نگار مشخصی ندارد. به رنگ صورتی روشن یا کدر است و بافت آن ریز است.
این درخت معمولاً در نواحی مرطوب کشور رشد کرده و چوبی نرم دارد.
درازای برگ‌های قلبی شکل درخت نمدار، میتواند از شش تا بیست سانتی‌متر باشد. برگ درخت نمدار برای دام بسیار مفید است. درخت نمدار سرعت رشد زیادی داشته و در شرایط محیطی مناسب در مدت سه سال به درختی تنومند تبدیل می شود. ارتفاع آن‌ها معمولا به بیست تا چهل متر می‌رسد.
گلهای درخت نمدار همزمان بخش مادگی و بخش نرینگی دارند و فرآیند گرده‌افشانی، توسط حشرات انجام می‌شود.
این درخت استفاده صنعتی گسترده ای نیز برای ساخت در و پنجره های چوبی دارد.
نام این درخت در بعضی نقاط استان گیلان به شرح ذیل می باشد:
رحمت آباد رودبار: کُف دار
رشت: کَف یا کِف دار
تالش: کُرک دار
بوم‌شناسی

شته‌ها به دلیل فراوانی شیره درختان به آن‌ها جذب می‌شوند و اغلب توسط مورچه‌ها «پرورش» داده می‌شوند تا شیره تولید کنند. مورچه‌ها این شیره را برای استفاده خود جمع‌آوری می‌کنند و نتیجه این فرآیند اغلب منجر به چکیدن شیره اضافی روی شاخه‌ها، برگ‌های پایینی و هر چیز دیگری در زیر درخت می‌شود. خودروهایی که زیر این درختان پارک شوند، به سرعت با لایه‌ای از شیره (که به آن «عسلک» گفته می‌شود) پوشیده می‌شوند که از شاخه‌های بالاتر می‌چکد. با این حال، فرآیند «پرورش» شته‌ها توسط مورچه‌ها به نظر نمی‌رسد آسیبی جدی به درختان وارد کند.
کاربردها

درخت نمدار (زیرفون) به‌عنوان درختی زینتی توصیه می‌شود، به‌ویژه هنگامی که نیاز به انبوهی از شاخ‌وبرگ یا سایه‌ای عمیق باشد. این درخت گل‌های معطر و تولیدکننده شهد دارد و یکی از گیاهان مهم برای زنبورداران محسوب می‌شود و عسلی تک‌گل، روشن و با طعمی غنی تولید می‌کند. در طب گیاهی اروپا و آمریکای شمالی، گل‌های این درخت برای تهیه دمنوش‌ها و عصاره‌ها استفاده می‌شوند. در منطقه بالکان، گل‌های این درخت در زمستان برای دمنوش‌های گیاهی به کار می‌روند. در چین نیز از گل‌های خشک‌شده نمدار برای تهیه چای استفاده می‌شود.
در باغ‌های منظره‌سازی انگلیسی، کاشت ردیفی درختان نمدار (که به آن «مسیر نمدار» یا «راه نمدار» گفته می‌شد) در اواخر قرن هفدهم و اوایل قرن هجدهم مد بود. بسیاری از خانه‌های ییلاقی هنوز «مسیر نمدار» حفظ‌شده‌ای دارند، مانند نمونه‌ای در عمارت «هتفیلد» که بین سال‌های ۱۷۰۰ تا ۱۷۳۰ کاشته شد. این مد از سنت قدیمی کاشت ردیفی نمدار به‌عنوان درختان سایه‌دار در آلمان، هلند، بلژیک و شمال فرانسه سرچشمه گرفته بود. بیشتر درختانی که در باغ‌های بریتانیا استفاده می‌شد، از طریق قلمه‌زنی در هلند تکثیر می‌شدند.
چوب

درختان نمدار چوبی نرم و آسان برای کار دارند که دارای بافت بسیار کمی است و چگالی آن ۵۶۰ کیلوگرم بر متر مکعب است. این چوب اغلب توسط قبایل ژرمنی برای ساخت سپرها استفاده می‌شد. چوب نمدار به دلیل سهولت در کار و مناسب بودن برای حکاکی‌های ظریف، برای ساخت مدل‌ها و مجسمه‌سازی بسیار محبوب است. به‌ویژه در آلمان، این چوب از قرون وسطی به بعد به‌عنوان ماده کلاسیک برای مجسمه‌سازی شناخته شده و برای ساخت محراب‌های پیچیده هنرمندانی مانند وایت اشتوس، تیلمان ریمن‌شنایدر و دیگران استفاده شده است. در انگلستان نیز این چوب توسط مجسمه‌ساز برجسته، گرینلینگ گیبونز (۱۶۴۸–۱۷۲۱) ترجیح داده می‌شد. همچنین در ساخت و حکاکی عروسک‌های خیمه‌شب‌بازی و دست‌ساز از این چوب استفاده می‌شود. به دلیل بافت ظریف، سبک بودن و وزن کم، این چوب قرن‌ها برای این منظور استفاده شده و با وجود جایگزین‌های مدرن، تا سال ۲۰۱۵ همچنان یکی از مواد اصلی باقی مانده است. در چین نیز این چوب به طور گسترده برای حکاکی، ساخت مبلمان، دکوراسیون داخلی و صنایع دستی استفاده می‌شد.
سهولت کار با این چوب و ویژگی‌های آکوستیک خوب آن، باعث شده است که چوب نمدار برای ساخت بدنه گیتارهای برقی و باس و همچنین سازهای بادی مانند ریکوردر محبوب باشد. تولیدکنندگان سازهای کوبه‌ای نیز گاهی از چوب نمدار برای ساخت بدنه طبل‌ها استفاده می‌کنند تا هم کیفیت صدای آن‌ها را بهبود دهند و هم از لحاظ زیبایی ظاهری جذاب باشند.
چوب نمدار همچنین ماده‌ای محبوب برای ساخت پرده‌ها و کرکره‌های پنجره است. کرکره‌های چوبی واقعی اغلب از این چوب سبک اما مقاوم و پایدار ساخته می‌شوند که برای پوشش‌های طبیعی و رنگ‌شده مناسب است.
در چین، قارچ "دونگ‌مو" (冻蘑) به‌خوبی روی تنه‌های در حال پوسیدگی درختان نمدار در جنگل‌های قدیمی رشد می‌کند. بنابراین، مردم از تنه‌های این درختان برای کشت قارچ‌های خوراکی مانند قارچ سیاه و شیتاکه استفاده می‌کنند که نتایج بسیار خوبی دارد. امروزه اصطلاح "تنه نمدار-قارچ سیاه" یا "تنه نمدار-شیتاکه" به روشی برای کشت این قارچ‌ها اشاره دارد و "تنه نمدار" دیگر فقط به چوب درخت نمدار اشاره نمی‌کند، بلکه شامل سایر چوب‌های مناسب برای کشت این قارچ‌ها نیز می‌شود.
در زبان روسی، عبارت "ساخته‌شده از نمدار" (липовый، لیپووی) به معنای جعلی است، زیرا در گذشته این چوب برای ساخت مهرهای جعلی بسیار استفاده می‌شد.
پوست درخت

در تجارت، به‌ویژه در آمریکای شمالی، چوب درخت نمدار به نام باسوود شناخته می‌شود. این نام از بخش داخلی فیبردار پوست درخت، که به آن بَست گفته می‌شود، گرفته شده است. برای به‌دست آوردن این الیاف محکم، پوست درخت را جدا کرده و برای مدت یک ماه در آب خیس می‌کنند تا الیاف داخلی به‌راحتی جدا شوند. بست به‌دست‌آمده از داخل پوست درخت تیلیا جاپونیکا توسط مردم آیینو در ژاپن برای بافت لباس‌های سنتی خود، آتوس، استفاده می‌شد. حفاری‌های باستانی در بریتانیا نشان داده که در عصر برنز، الیاف درخت نمدار برای تهیه لباس‌ها ترجیح داده می‌شد. مردم منچو در کوهستان‌های شمال شرق چین از این الیاف برای ساخت طناب، سبد، بارانی، تورهای بزرگ ماهیگیری و راهنماهای باروت استفاده می‌کردند. الیاف مشابه به‌دست‌آمده از گیاهان دیگر نیز به نام بست شناخته می‌شوند.
شهد

درخت نمدار یک گیاه باکیفیت برای تولید عسل وحشی است. در چین، "عسل تندرو" (Tilia honey) در مناطق شمال شرقی تولید می‌شود. این عسل که سفیدرنگ است، به نام "عسل سفید" یا "عسل برفی" شناخته می‌شود. استان هیلونگ‌جیانگ به دلیل تولید عسل تندرو باکیفیت در سراسر چین معروف است. این منطقه نه تنها پوشش وسیعی از درختان نمدار دارد، بلکه یک گونه زنبور عسل نادر و عالی به نام زنبور سیاه شمال شرق نیز در آنجا وجود دارد. شهرستان رائوهه محل "منطقه حفاظت‌شده ملی زنبور سیاه شمال شرق" است که تنها منطقه حفاظت‌شده زنبور عسل در آسیا است. عسل تندرو عمدتاً از دو گونه Tilia amurensis و Tilia mandshurica به‌دست می‌آید. عسل تندرو، عسل لیچی و عسل لانگان به عنوان "سه عسل معروف چین" شناخته می‌شوند. همچنین، عسل تندرو، عسل کلزا و عسل اقاقیای سیاه سه نوع از پرمحصول‌ترین عسل‌های چین هستند.
مواد شیمیایی گیاهی

گل‌های خشک‌شده درخت نمدار طعمی ملایم و شیرین دارند و کمی چسبناک هستند، و میوه آن نیز کمی شیرین و لعاب‌دار است. چای گل نمدار به دلیل وجود روغن‌های معطر فرّار در گل‌ها طعمی دلپذیر دارد. مواد شیمیایی گیاهی موجود در گل‌های نمدار شامل فلاونوئیدها و تانن‌ها هستند که خاصیت قابض دارند.
شهد درخت نمدار حاوی یک متابولیت ثانویه مهم به نام تیلیاسید (1-[4-(1-hydroxy-1-methylethyl)-1,3-cyclohexadiene-1-carboxylate]-6-O-β-D-glucopyranosyl-β-D-glucopyranose) است. این ترکیب در دستگاه گوارش زنبورهای بامبوس به آگلیکون (با حذف گروه گنتیوبیوز) تبدیل می‌شود که خاصیتی زیست‌فعال علیه انگل رایج و ناتوان‌کننده دستگاه گوارش زنبورهای بامبوس، کریتیدیا بومبی، دارد. این ترکیب طبیعی ممکن است به زنبورها در مقابله با بیماری‌ها، که یکی از عوامل اصلی کاهش گرده‌افشان‌ها است، کمک کند.
کاربردهای دیگر

نوشیدنی تهیه‌شده از برگ‌ها و گل‌های خشک‌شده نمدار به‌عنوان داروی گیاهی و آرام‌بخش در بسیاری از کشورهای بالکان، از جمله صربستان و یونان، مصرف می‌شود. معمولاً گونه‌های دارای گل‌های دوگانه برای تهیه عطر استفاده می‌شوند. جوانه‌ها و برگ‌های جوان نمدار نیز به‌صورت خام خوراکی هستند.
گونه‌های درخت نمدار به‌عنوان منبع غذایی برای لارو برخی از پروانه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.
در فرهنگ

در اروپا، برخی از درختان نمدار به سن‌های قابل‌توجهی رسیده‌اند. یک درخت نمدار T. cordata در «آربورتوم وستون‌بیرت» در گلاسترشایر، بریتانیا، حدود ۲۰۰۰ سال عمر دارد. در حیاط قلعه امپراتوری نورنبرگ یک درخت نمدار وجود دارد که طبق روایت سنتی در سال ۱۹۰۰، توسط امپراتریس کونگونده، همسر هاینریش دوم آلمان، در حدود سال ۱۰۰۰ کاشته شده است. درخت نمدار Tilia در نئوئنشتات آم کوچر، بادن-وورتمبرگ، آلمان، زمانی که سقوط کرد، حدود ۱۰۰۰ سال قدمت داشت. درخت نمدار «آلته لینده» در ناترز، سوئیس، در سندی در سال ۱۳۵۷ ذکر شده و نویسنده آن را به‌عنوان درختی بزرگ توصیف کرده است. پلاکی در پای این درخت ذکر می‌کند که در سال ۱۱۵۵ درختی نمدار در این مکان وجود داشته است. درخت نمدار نایوینیک (Najevska lipa)، که ۷۰۰ سال قدمت دارد، ضخیم‌ترین درخت در اسلوونی است. در کنار معبد یینگ‌هوا (英華殿) در شهر ممنوعه پکن، دو درخت نمدار وجود دارد که حدود ۵۰۰ سال پیش توسط امپراتریس لی، مادر امپراتور وان‌لی، کاشته شده‌اند.
عسل مشهور کوه‌های هایبلائوس به دلیل وجود درختان نمدار در دامنه‌ها و قله آن‌ها بسیار باکیفیت بود.
فسیل‌های درخت نمدار در سازندهای دوره سوم در سرزمین گرینل (کانادا) در عرض جغرافیایی ۸۲ درجه شمالی و در سوالبارد نروژ یافت شده‌اند. ساپورته معتقد بود که در این مناطق، نیای مشترک گونه‌های نمدار اروپا و آمریکا را کشف کرده است.
باشگاه فوتبال مونتزا

Football club
باشگاه فوتبال مونتزا (ایتالیایی: A.C. Monza) یک باشگاه فوتبال ایتالیایی در شهر مونتسا است که در سال ۱۹۱۲ میلادی تأسیس شد.
ترجمه ماشینی

ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در سطح مقدماتی، ترجمه ماشینی یک جایگزینی ساده برای کلمات از زبان طبیعی به زبان دیگری است. با استفاده از تکنیک‌های زبان‌شناسی پیکره‌ای، ترجمه‌های پیچیده بیشتری قابل دستیابی هستند. همچنین این تکنیک‌ها کنترل بهتر تفاوت‌های گونه‌شناسی در زبان، تشخیص عبارات و ترجمهٔ اصطلاحات را به خوبی و درستی جدا کردن عبارات غیر مرسوم در متن، مقدور می‌سازند.
ترجمه ماشینی با «ترجمه به کمک رایانه» (به انگلیسی: computer-aided translation) یا «ترجمه انسانی به کمک رایانه» (به انگلیسی: machine-aided human translation) با کوته‌نوشت MAHT یا «ترجمه ماشینی تعاملی» (به انگلیسی: interactive translation) متفاوت است و نباید با آنها اشتباه گرفته شود.
نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی کنونی اغلب به کاربر اجازهٔ تغییر دلخواه بر اساس حوزه کاری یا حرفه‌ای دلخواه را می‌دهند (همانند گزارش آب و هوا). در واقع پیشرفت کیفیت خروجی با استفاده از محدود کردن کلمات جایگزین شونده، انجام می‌شود.
این تکنیک به‌طور خاص در حوزهٔ رسمی یا زبان‌های فرموله شده‌استفاده می‌شود. این بدین معنی است که ترجمه ماشینی از اسناد قانونی و دولتی آسان‌تر از تولید خروجی قابل استفاده از مکالمات یا متون غیر چهارچوب بندی شده دیگر است.
همچنین کیفیت خروجی بهبود یافته می‌تواند با استفاده از دخالت انسان بدست آید. برای مثال سیستم‌هایی موجودند که اگر کاربر به‌طور کاملاً واضحی کلماتی که اسامی خاص هستند را معین کرده باشد، قادر به ترجمه دقیق‌تری هستند. با کمک گرفتن از این تکنیک‌ها ترجمه ماشینی به عنوان یک ابزار برای کمک کردن به مترجمان (انسان‌ها) و بسیاری از موضوع‌های محدود، قادر به تولید خروجی قابل استفاده و نهایی است.
در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر سرعت و هزینه‌است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود. حتی اگر کیفیت و دقت ترجمه ماشینی کمتر از حاصل کار مترجم باشد، باز هم از جهت های گوناگون اهمیت و ارزش خاص آن چشمگیر است.
ترجمه گوگل و مترجم گوگل هرگز نمی‌تواند جای ترجمه ی حرفه‌ای انسانی را بگیرد و با عباراتی که کاملاً صحیح باشند، متنی سلیس و روان ایجاد نماید. هنگامی که مترجم گوگل به عبارت یا لغتی برخورد می‌کند که دارای تعداد زیادی از معانی است، نمی‌تواند مناسب‌ترین لغت را انتخاب نماید و خروجی آن به احتمال زیاد دارای بیانی غیرطبیعی یا اشتباه خواهد بود و این موضوع استفاده از گوگل ترجمه برای ترجمه متن را غیرممکن می‌نماید.
تاریخچه

ترجمهٔ ماشینی از جملهٔ نخستین اهداف مورد نظر در علوم رایانه و به‌ خصوص در حوزهٔ هوش ماشینی به حساب می‌آید و سابقهٔ آن به حدود نیم سده پیش از این بازمی‌گردد. نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود.
در طی چند دهه اخیر و هم‌زمان با گسترش و پیشرفت زبان‌شناسی رایانه‌ای، در بسیاری از کشورهای جهان، تلاش‌های همه‌جانبه و پیگیر در جهت ترجمهٔ متون از طریق کامپیوتر انجام گرفته، و حاصل کار با توجه به تنگناها، محدودیت‌ها، و مسائل خاص ترجمه درخور توجه‌است. در بعضی از زمینه‌ها حاصل کار واقعاً رضایت‌بخش است، ولی، در برخی موارد نتایج به دست آمده را علی‌رغم قابل فهم بودن، باید ویراستاری کرد. به خودی خود نوع متن و میزان پیچیدگی آن اهمیت زیادی در نتیجه کار دارد.
فرایند ترجمه

فرایند ترجمه به شرح زیر است:
رمزگشایی معنایی متن شروع
کدگذاری دوباره این معنا در زبان مورد هدف(پایانی)
در پس این فرایند بظاهر آسان، عملیات شناختی پیچیده‌ای واقع است. به منظور رمز گشایی معنای متن شروع، مترجم باید قابلیت تفسیر و تجزیه تحلیل تمام ویژگی‌های متن را داشته باشد. یک فرایند که احتیاج به دانش عمیقی از دستور زبان، جمله‌شناسی (نحو)، معناشناسی و اصطلاحات از هر دو زبان شروع و پایان دارد به همان اندازه باید دانش مربوط به فرهنگ صحبت کنندگان آن زبان را نیز داشته باشد.
از آن جهت، چالشی در ترجمه ماشینی وجود دارد که چگونه یک کامپیوتر را آموزش دهیم که بتواند همانند یک انسان متنی را بفهمد و بتواند یک متن جدید در زبان مقصد بسازد که بنظر می‌رسد توسط انسان نوشته شده‌است.
این مسئله ممکن است به روش‌های مختلفی انجام شود.
روش‌ها

برای دست یافتن به ترجمه ماشینی می‌توان روشی مبتنی بر قوانین زبان‌شناسی استفاده کرد، به این معنی که کلمات از نظر زبان‌شناسی ترجمه خواهند شد. (در واقع متناسب‌ترین کلمات مقصد جایگزین کلمات مبدأ خواهند شد)
این موضوع که موفقیت ترجمه ماشینی پیش از هر چیز نیازمند حل مسئله فهم زبان طبیعی است، اغلب مورد بحث است. به‌طور عام روش‌های قانون مند، متن را با استفاده از ساختن واسطی سمبلیک -که نهایتاً متن زبان مقصد از آن ایجاد می‌شود- تجزیه می‌کنند.
با توجه به طبیعت نمایش واسطه، یک روش به عنوان ترجمه ماشینی بین زبانی یا ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال معرفی می‌شود. این روش‌ها نیاز به واژگان وسیعی با اطلاعات تک‌واژشناسی، دستور زبان و معناشناسی دارند.
با دادن داده‌های کافی نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی حتی برای صحبت‌کننده بومی یک زبان به حدی خوب کار می‌کنند که معنی تقریبی آنچه توسط یک صحبت‌کننده بومی دیگر نوشته شده‌است بفهمد.
دشواری کار ترجمه خودکار، بدست آوردن اطلاعات کافی از نوع صحیح آن برای پشتیبانی روشی خاص است. به عنوان مثال یک پیکره وسیع چند زبانی از داده‌ها، برای روش‌های آماری مورد نیاز است، حال آنکه برای روش‌های مبتنی بر دستورزبان لازم نیست. اما از سویی دیگر روش‌های مبتنی بر دستورزبان نیاز به یک زبان‌شناس حرفه‌ای برای طراحی دقیق دستورزبانی که استفاده خواهد شد، دارند.
برای ترجمه بین زبان‌های نزدیک بهم، تکنیکی به نام ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال سطحی ممکن است استفاده شود.
روش‌ها > روش قاعده‌مند(rule_based)

الگوی ترجمه ماشینی قانون مند شامل الگوی ترجمه ماشینی مبتنی بر انتقال، ترجمه ماشینی بین زبانی و ترجمه ماشینی مبتنی بر فرهنگ لغت است.
روش‌ها > روش بین زبانی

ترجمه ماشینی بین زبانی نمونه‌ای از ترجمه ماشینی قاعده‌مند است. در این روش، متن به زبان مبدأ به یک متن بین زبانی (بعنوان مثال، زبان‌های بین‌المللی کمکی همانند اسپرانتو) که مستقل از زبان مقصد است، تبدیل می‌شود. سپس متن به زبان مقصد از متن بین زبانی، تولید خواهد شد.
روش‌ها > روش مبتنی بر فرهنگ لغت(dictionary_ based)

ترجمه ماشینی می‌تواند از روشی مبتنی بر داده‌های فرهنگ لغت استفاده کند و این بدان معنی است که کلمات به همان گونه‌ای که در فرهنگ لغات موجودند، ترجمه می‌شوند.
روش‌ها > روش آماری(static_based)

ترجمه ماشینی به روش آماری، سعی در تولید ترجمه‌هایی دارد که از روش‌های آماری مبتنی بر پیکره‌های متنی دوزبانی استفاده می‌کنند. همانند پیکره کانادایی هانسارد(Canadian Hansard corpus)، بایگانی انگلیسی-فرانسوی مجلس کانادا و یوروپارل(EUROPARL) و بایگانی پارلمان اروپا.
درحال حاضر این چنین پیکره‌هایی موجودند و نتایج ثمربخشی از ترجمه متون از نوع مشابهی، بدست می‌آید اما این چنین پیکره‌ای هنوز بسیار کمیاب است. اولین نرم‌افزار آماری ترجمه ماشینی، کاندید(CANDIDE) تولیدی شرکت آی‌بی‌ام بود. گوگل نیز سیسترن(SYSTRAN) را برای سال‌های متمادی استفاده کرد اما نهایتاً در اکتبر ۲۰۰۷ به مترجمی آماری تغییر روش داد. به تازگی، گوگل قابلیت‌های ترجمه خود را به وسیلهٔ دادن ۲۰۰ میلیون کلمه از اسناد سازمان ملل به عنوان ورودی سیستم-برای تعلیم سیستم خود- بهبود بخشیده‌اند. و بدین سان دقت ترجمه‌ها بهبود یافته‌است.
روش‌ها > روش مبتنی بر مثال

ترجمه ماشینی مبتنی بر مثال توسط ماکوتو ناگاوُ(Makoto Nagao) در سال ۱۹۸۴ مطرح شد. این روش اغلب با عنوان روش استفاده‌کننده از پیکره دوزبانی معرفی می‌شود. در واقع این روش، ترجمه‌ای بر اساس تمثیل است و می‌توان آن را به عنوان پیاده‌سازی روش استدلال موردی در یادگیری ماشینی تلقی کرد.
روش‌ها > ترجمه ماشینی پیوندی

روش پیوندی، قدرتمندی دو روش آماری و قاعده‌مند را باهم ادغام می‌کند. بسیاری از شرکت‌های ترجمه ماشینی (همانند آسیا آنلاین و سیسترن(SYSTRAN)) مدعی داشتن روشی چندگانه مبتنی بر دو روش قاعده‌مند و آماری در ترجمه ماشینی، هستند. این روش‌ها به دو گونه مختلف زیر می‌باشند:
قوانین در مرحله دوم توسط روش‌های آماری پردازش می‌شوند
در این روش ترجمه به وسیلهٔ موتورهای قاعده‌مند انجام می‌شود. سپس معیارهای آماری برای تنظیم/تصحیح خروجی موتور قاعده‌مند اعمال می‌شوند.
معیارهای آماری از ابتدا توسط قوانین هدایت می‌شوند
قوانین برای پیش-پردازش داده‌ها برای هدایت بهتر موتور آماری استفاده می‌شوند. قوانین همچنین برای پس-پردازش خروجی موتور آماری برای پیاده‌سازی عملیاتی همچون نرمال‌سازی استفاده می‌شوند. این روش قدرت، کنترل و انعطاف‌پذیری بسیار بیشتری دارد.
روش‌ها > رمزگشایی

در سال‌های اخیر دانشگاه کالیفرنیای جنوبی (USC) بر روی روش‌هایی تمرکز کرده‌اند که ایده‌های اولیه آن از رمزنگاری استخراج شده‌اند. این روش هنوز در سطح تحقیقات اولیه است و تا رسیدن به یک روش قابل قبول فاصله زیادی باقی است. اما در صورت تحقق این روش ادعای وارن ویور که ترجمه ماشینی را تنها روشی برای رمزگشایی از متن رمز شده زبان مبدأ در زبان مقصد می‌دانست، تحقق خواهد یافت.
مدل ترجمه در این روش بدون داده موازی از روی پیکره‌های نظیر آموزش داده می‌شوند و لذا در صورت تحقق تحولی شگرفت در فرایند ترجمه به‌ خصوص برای زبان‌هایی که دارای منابع زبانشناسی محدود هستند، خواهد بود.
مسئله‌های اصلی > ابهام‌زدایی

ابهام‌زدایی از کلمات با یافتن ترجمه مناسب برای کلمه‌ای با بیش از یک معنی در ارتباط است. این مسئله اولین بار در سال ۱۹۵۰ توسط یهوشوا بار-هیلل (Yehoshua Bar-Hillel) مطرح شد. او به این موضوع که بدون یک فرهنگ نامهٔ جهانی، یک ماشین هرگز نمی‌تواند بین دو معنی کلمه، معنی صحیح را تشخیص دهد، تکیه کرد. امروزه روش‌های بسیاری برای حل این مشکل به وجود آمده‌اند که این روش‌ها به‌طور تقریبی به دو دستهٔ روش‌های «سطحی» و «عمقی» تقسیم می‌شوند.
روش‌های سطحی تصور می‌کنند که هیچ دانشی از متن ندارند. آن‌ها به سادگی روش‌های آماری را برای کلمات اطراف کلمه مبهم، اعمال می‌کنند. اما روش‌های عمقی دانشی وسیع از کلمه را متصور می‌شوند. تا به حال، روش‌های سطحی موفقیت بیشتری داشته‌اند.
آقای کلود پایرون(Claude Piron)، یکی از مترجم‌های بسیار قدیمی سازمان ملل و سازمان بهداشت جهانی، نوشته‌است که ترجمهٔ ماشینی، در بهترین نوع آن، آسان‌ترین بخش کار مترجمان را می‌تواند انجام دهد. بخش سخت‌تر و زمان‌گیر معمولاً در ارتباط با تشخیص ابهامات متن منبع است که این عمل نیاز به برطرف کردن آشفتگی‌های دستور زبانی و لغوی زبان مقصد دارد.
روش ایده‌آل عمقی ممکن است نرم‌افزار مترجم را ملزوم به انجام تمامی تحقیقات موردنیاز برای برطرف کردن این‌گونه ابهامات بکند. اما این امر نیاز به هوش مصنوعی بسیار وسیعتری نسبت به آنچه تا به حال در این زمینه به دست آمده، دارد.
روش سطحی که به سادگی ابهام یک عبارت انگلیسی را حدس می‌زند، شانس بالایی دراشتباه حدس زدن نیز دارد. روش سطحی ای وجود دارد که می‌گوید: «دربارهٔ هر ابهام از خود کاربر بپرس». اما این روش بنا به تخمین آقای پایرون، تنها ۲۵٪ از کار مترجم حرفه‌ای را انجام خواهد داد(۷۵٪ سختتر کار برای انسان می‌ماند و ماشین در انجام آن ناتوان است)
مسئله‌های اصلی > گفتارهای غیر استاندارد

یکی از مسائل ترجمه‌های ماشین پایین بودن دقتشان در ترجمهٔ گفتارهای غیررسمی و محاوره‌ای است. ترجمه ماشین بر پایه داده‌های آماری ورودی داده‌هایشان غیر محاوره‌ای است و در نتیجه در گفتارهای استاندارد بهتر عمل می‌کنند؛ و روش‌های قاعده‌مند به خاطر طبیعتشان جمله‌های غیر استاندارد رایج را پوشش نمی‌دهند.
مسئله‌های اصلی > واحدهای اسمی

واحدهای اسمی (Name entities)، به انتساب اسم به جوهره‌های وجودی در جهان خارج گفته می‌شود. مانند اسامی اشخاص و مکان‌ها و … یا ابزار زمان و کیفیت چیزی. چالش اول در ترجمه ماشین، شناسایی واحدهای اسمی است. مثلاً در ترجمهٔ «European Union» اگر به عنوان واحد اسمی شناسایی نشود ترجمه ماشینی تک به تک کلمات ممکن است به ترجمهٔ «اتحادیه اروپایی» منجر می‌شود با اینکه «اتحادیه اروپا» ترجمه صحیح فارسی آن می‌باشد. باید اشاره کرد که در موارد زیادی یک به خصوص اسم اشخاص ترجمه پذیر نیست و راه جایگزین آن به جای ترجمه نویسه‌گردانی است.
نرم‌افزارهای کاربردی

درحال حاضر نرم‌افزارهای بسیاری برای ترجمهٔ زبان طبیعی، موجودند که بسیاری از آن‌ها آنلاین می‌باشند. همانند:
آسیا آنلاین: موتور ترجمه ماشینی قابل سفارشی‌سازی است که ادعا می‌شود خروجی اش کیفیتی نزدیک به انسان دارد. آسیا آنلاین همچنین ابزاری برای ویرایش و ساخت ماشین مترجم دلخواه دارد که آن را بوسیلهٔ مجموعهٔ استودیوی زبانی خود، توسعه بخشیده‌است.
مترجم خودکار زبان هندی به پنجابی: مترجمی است که از روش مستقیم استفاده می‌کند. این مترجم امکان ترجمهٔ صفحات وب هندی به زبان پنجابی را فراهم می‌سازد. همچنین امکان نوشتن پست الکترونیک به زبان هندی و ارسال آن به دریافت‌کننده به زبان پنجابی را دارد.
ورد لینگو (Worldlingo): مترجمی که بر مبنای دو روش آماری و قاعده‌مند کار می‌کند (همانند مترجم مایکروسافت آفیس).
سیسترن: همان سیستم یاهو! بیبل فیش (Yahoo! Babel Fish).
پرامت (Promt): سرویس‌های ترجمهٔ آنلاین در Voila.fr و Orange.fr
اپتک: یک سیستم مترجم خودکار چندگانه (در سال ۲۰۰۹ ارائه شد)
ایدوماکس: سرویس‌های مترجم آنلاین در idiomax.com
با اینکه هیچ‌یک از سیستم‌ها، خلاصه‌ای بدون خطا، تمام خودکار و با کیفیت بالا نمی‌توانند تولید کنند، بسیاری از سیستم‌های تمام خودکار، خروجی منطقی ای را تولید می‌کنند. کیفیت ترجمه ماشینی اگر حوزهٔ موضوعی متن محدود و کنترل شده باشد، اساساً بهتر خواهد شد.
با وجود محدودیت‌های موروثی، نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی در سرتاسر جهان مورد استفاده می‌باشند. احتمالاً بزرگترین مؤسسه استفاده‌کننده از این نرم‌افزارها کمیسیون اروپاست. پروژه مولتو(MOLTO)، که به وسیلهٔ دانشگاه گوتنبورگ ایجاد شده‌است، بیش از ۲٫۳۷ میلیون یورو به عنوان بودجهٔ حمایتی از اتحادیه اروپا برای ساخت ابزار مترجم قابل اطمینان دریافت کرده که بتواند بیشتر زبان‌های اتحادیه اروپا را دربر بگیرد.
تاگل تکست(Toggletext)، یک سیستم مبتنی بر انتقال است که زبان انگلیسی را به اندونزیایی ترجمه می‌کند.
گوگل ادعا کرده‌است که نتایجی که قولش را داده بود، به وسیلهٔ استفاده از موتور ترجمه ماشینی آماری اش حاصل شده‌است. ترجمه آماری که در ابزار زبان گوگل (Google language tools) برای تبدیل بین زبان‌های عربی، انگلیسی و بین چینی و انگلیسی استفاده شده‌است، امتیاز کلی ۰٫۴۲۸۱ را از مؤسسه ملی استاندارد و تکنولوژی گرفت که درقیاس با بلو-۴ شرکت آی بی ام که در تابستان ۲۰۰۶ امتیاز ۰٫۳۹۵۴ گرفته بود، برتری یافت.
با تمرکز امروزی تروریسم، منابع نظامی ایالات متحده آمریکا مبلغ بالایی را در مهندسی زبان طبیعی، سرمایه‌گذاری کرده‌اند. در حال حاضر نیروی نظامی به ترجمه و پردازش زبان‌هایی همانند عربی، پشتو ودری علاقه‌مند است. دفتر پردازش فناوری اطلاعات دارپا، برنامه‌هایی همانند تایدز(TIDES)و مترجم بابیلون را میزبانی می‌کند. نیروی هوایی آمریکا نیز ۱میلیون دلار برای توسعه و ایجاد تکنولوژی ترجمه زبان، تعهد کرده‌است.
رشد جالب توجه شبکه‌های اجتماعی، همانند فیس بوک یا پیام‌رسان‌های فوری همانند اسکایپ(Skype)، گوگل تاک(Google Talk) و ام اس ان مسنجر(MSN Messenger)، در سال‌های اخیر، مورد استفادهٔ دیگری برای نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی شده‌است. چراکه بدین وسیله کابران به زبان‌های مختلف می‌توانند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند.
نرم‌افزارهای ترجمه ماشینی همچنین برای بسیاری از موبایلها، کامپیوترهای جیبی و.. عرضه شده‌است. بخاطر قابلیت حمل آنها، این‌گونه وسایل به عنوان ابزارهای ترجمه برای موبایل مشخص شده‌اند که شبکه تجارتی با استفاده از موبایل را بین شرکایی با زبان‌های مختلف ممکن ساخته‌است. همچنین این نرم‌افزارها نیاز به مترجم انسان به عنوان واسطی در مکالمات دوطرف را از بین می‌برند.
ارزیابی ترجمه خودکار در حوزه‌های مختلف

ترجمهٔ متون رسمی و قاعده‌مند و همچنین متون علمی به این علت که از وضوح بیشتر و ابهام کمتری برخوردارند به سهولت از طریق کامپیوتر انجام می‌گیرد.
ترجمه متون ادبی که از دیدگاه علمی در حیطه ترجمه فرهنگی قرار دارد، اگر غیرممکن نباشد، چندان ساده نخواهدبود. براساس پیش‌بینی‌های اهل فن بدون شک طی چند سال آتی نتایج حاصل از ترجمه متون ادبی از طریق کامپیوتر با نتایج فعلی آن کاملاً متفاوت خواهدبود.