近几十年来，因机器翻译质量存在问题，一直无法成为翻译的主流。我们经常会使用软件翻译页面，所得文本之凌乱不言而喻。
雷斯特表示，他演示的英译汉需要两个步骤：“第一步是提取我说的单词，然后找到相应的中文，虽然这并不简单，但确实是比较简单的一步。第二步是重新调整单词的顺序，使之符合中文习惯，这是语音翻译正确的重要一步。”
雷斯特所说的步骤与目前机器翻译的方法是一致的。难点就在于译文选择和调序，不同语言语序不同，一种语言翻译成另一种语言也可能有多个候选译文，所以机器翻译结果有时漏洞百出。现有提高正确率的方法需要依靠统计学。
雷斯特也承认，微软的同声传译在文本翻译方面还有很多错误，而且翻译结果可能很搞笑。不过，统计技术和大数据的引入将使文本翻译有翻天覆地的变化。
然而，有专家认为，机器翻译只能在某个特定领域达到较高的准确率，比如法律或经济领域能达到80%到90%的准确率，这是因为在特定领域词义有了明确界定。而在通用领域，机器翻译准确率不会很高，还是要依赖人工翻译的经验。
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