机器翻译的概念最早出现在20世纪40年代，初期以规则为基础，依赖于详尽的词典和语法规则。 然而，这种方法局限于规则的严格性和语言的复杂性。 随着20世纪90年代统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）的兴起，机器翻译开始依赖大量双语语料库来“学习”翻译。 比如，使用欧洲议会会议记录这种双语语料， 机器学习 不同语言间的转换规律。

机器翻译是指将源语言材料自动翻译成目标语言，无需人工翻译。 尽管机器翻译对大众而言是一个相对较新的概念，但实际上它已有数十年的发展历史。 SYSTRAN 是 20 世纪 60 年代末最早开发机器翻译系统的公司之一。 该公司与美国空军合作，在冷战期间帮助其翻译情报材料。 二者合作的目标是尽可能提升机器翻译内容的质量，从而让人工译者能够理解文本含义并轻松加以润色。 早期的机器翻译引擎使用基于规则的方法，即需要依赖于人为制定的规则或借鉴字典规则来执行翻译。