机器翻译技术面临着多种挑战，主要包括数据稀疏、知识引入、可解释性以及语篇翻译等问题。以下是具体的挑战内容：
1.数据稀疏
神经网络对于数据量非常敏感，相比于统计机器翻译，这个问题对神经网络翻译而言更为严重。实验表明，神经网络翻译模型对于数据量的需求更大，数据越少，模型的泛化能力就越弱。为了解决数据稀疏的问题，研究者提出了多种方法，如多任务学习的多语言翻译模型，通过共享编码器的信息，缓解数据稀疏问题。
2.知识引入
如何将更多丰富的知识引入翻译模型是机器翻译长期面临的挑战。研究者提出了一系列方法来引入知识，如短语表、词表、语言模型等。这些方法可以衡量目标语言的流畅度，并引入长度奖励特征去奖励长句子，因为句子越长，可能漏掉的信息就越少。然而，目前的知识引入仍然是比较表层的，如何更深入地引入知识，是未来的研究方向。
3.可解释性
神经网络翻译模型的内部工作机制尚不明确，如何解释和理解神经机器翻译(NMT)是一个重要的挑战。目前，大多数的神经机器翻译都是基于attention机制的encoderdecoder模型，这种模型在内部传递的是浮点数，类似于“黑箱”，难以理解和调试。因此，如何提高机器翻译模型的可解释性，使其更加透明和可控，是当前面临的一个重要挑战。
4.语篇翻译
语篇翻译是机器翻译长期以来面临的挑战。在处理长文本时，模型可能会漏掉一些信息，导致翻译结果不完整或不准确。此外，如何处理不同语种之间的语法差异和语境理解，也是语篇翻译面临的一个重要挑战。
以上就是当前机器翻译技术面临的四大挑战。随着技术的不断发展，相信这些挑战也将逐渐得到解决。
