在机器翻译中，语义层面是整个翻译过程中至关重要且相对复杂的一个环节。它涉及对源语言文本意义的深度理解以及在目标语言中准确表达对应意义的能力。以下是机器翻译在语义层面上的关键点：
词汇语义：
- 在最基本的层面上，机器翻译系统需要正确理解每个单词或短语的核心含义，包括多义性、同义词、反义词以及上下位词关系。
句法-语义接口：
- 句子的结构与意义紧密相关，机器翻译系统必须能够识别并处理不同句法结构如何影响语义解释，比如被动语态、各种从句结构等。
句间关系与篇章语义：
- 在更高的层次上，语义分析还包括理解句子之间的逻辑联系，如因果、转折、条件等关系，以及篇章的整体连贯性和一致性。
文化语境和习语翻译：
- 语义层面还包括考虑文化差异和特定语境下的表达习惯，例如俚语、习语、比喻、委婉语等非字面意义的翻译。
深度语义表示：
- 近年来，随着人工智能和自然语言处理技术的发展，出现了基于深度学习的方法，如神经网络机器翻译（NMT），它们通过构建更复杂的深层语义表示模型（如词嵌入和句向量）来尝试捕获文本的深层次含义。
语用推理：
- 最高级别的语义理解还包括语用推理，即考虑到说话者的意图、听者预期和社会交际规则等因素，以实现更为自然和准确的翻译。
总之，在机器翻译的语义层面上，系统的任务是超越单纯的词汇替换，而是要捕捉原文的完整含义，并在目标语言中尽可能保持这种含义不变或适应目标语言的文化习惯进行有效传达。由于自然语言的复杂性，这一任务极具挑战性。
