英汉翻译是现代社会交流中不可或缺的工具，然而，高质量的翻译需要时间和精力。随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试利用机器学习技术实现英汉翻译的自动化。
机器学习技术依赖于大量的数据训练，翻译就是其中之一。研究人员通过聚合海量的英中双语数据，构建了大规模的翻译模型，并在实践中不断地对其进行改进。
为了获得更好的翻译效果，研究人员发现，将人工翻译结果加入到训练数据中，对于提高翻译的准确性是非常重要的。
相比传统方法，机器学习技术实现的英汉翻译具有速度快、效果好的特点。不仅如此，它还废除了诸如人工挑选字典、翻译时重复保存版本以及定期更新软件等传统工作，为英汉翻译提供了更全面、快捷的解决方案。