机器翻译在词法层面主要涉及对输入文本的初步分析和处理，这一阶段的目标是将原始文本分解成有意义的基本单位——词或词汇符号。以下是词法分析在机器翻译中的关键步骤：
分词：
- 对于像英语这样的空格分隔语言，分词相对直接，但对汉语等没有明显分隔符的语言而言，需要使用分词器（tokenizer）准确地识别词边界。
- 分词过程中，不仅要正确切分词汇，还要处理诸如连写、缩略词、数字、标点符号、专有名词等问题。
词形还原（Lemmatization）：
- 将单词还原为其基本形式（词根或词干），例如将动词的不同时态形式还原为其原型。
词性标注（Part-of-Speech Tagging）：
- 标注每个词汇单元的词性，以便了解它在句子中的语法功能。
词汇选择：
- 在翻译过程中，根据上下文确定单词的具体含义，因为一个词可能有多个含义（多义词），词法层面的处理需要初步解决这一问题。
特殊表达处理：
- 处理成语、俚语、专业术语、数字和日期等特殊表达形式，它们在不同的语言中可能有不同的翻译方式。
词法分析是机器翻译的基础层，确保后续的句法、语义分析以及最终的翻译生成能够准确无误地进行。这一阶段的质量直接影响到整个翻译系统的性能表现。
