机器翻译属于“自然语言处理”领域的应用‌。自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向，旨在实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信。机器翻译在自然语言处理中的应用非常广泛，包括但不限于舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、图像文字识别等方面。

     机器翻译还可以进一步细分为专门性的翻译，如法律机器翻译、医学机器翻译、生物机器翻译、石油机器翻译、航天机器翻译等。这些专门性的机器翻译在特定领域的准确率更高，能够更好地满足专业需求。本部分将重点分享机器翻译在法律领域和医学领域的应用，并举出实例帮助大家了解有关机器翻译的使用方向，并且将其和所学内容相结合，帮助实现技术进步。

     随着生成式人工智能，尤其是ChatGPT的功能日益强大，这可能会给法律行业带来翻天覆地的变化。专家笃定，机器翻译未来将融入法律行业。机器翻译或许能够帮助律师更快速、更高效地开展工作。

     在当前时代背景下，机器翻译作为一门融合了多个领域的交叉学科，致力于“借助计算机实现从一种自然语言文本到另一种或多种自然语言文本的翻译”，这一功能迎合了广大用户的需求，便利了跨语言、跨文化的沟通，因而在法律翻译领域也发挥出了更加显著的作用。

     通过以上步骤，能够建立一个较为完整且科学的翻译记忆库，将所需要的大量重复出现的内容储存其中，对于日后法律内容的翻译会起到良好的参考作用。

     总之，机器翻译的出现为法律翻译工作者在追求翻译效率和质量方面提供了强有力的支持，推动了社会技术化建构和法治化建设。特别是翻译记忆库的建立，有助于实现法律语言的标准化和规范化。然而，我们也必须重视人机之间的平衡关系，以确保翻译工作的整体质量和可靠性。

     在医学领域，机器翻译技术正逐渐成为提高翻译效率和准确性的重要工具。代表技术爱特曼（Atman）自主研发的医学机器翻译引擎，是基于亿级生物医学语料训练而成，在医学翻译领域极具专业性和技术实力。

     医学机器翻译引擎通常需求较多，需要应对各种医院内的突发状况，所以功能要求也较高，包括文字翻译、文档翻译、在线协同审校等，覆盖了医学通用、药物警戒、医疗器械、药品制造与控制、临床、非临床、医学法规等多个子领域。