机器翻译是一种通过计算机程序将一种自然语言转化为另一种自然语言的技术，但是这项技术也面临着多种难点。
首先，语言之间存在很大差异性，因此需要考虑到不同语言的语法、词汇、语气、文化背景等因素。这些因素相互影响，使得翻译过程具有很大的复杂性，不同的语言对同一概念的表达也存在差异。
其次，人类语言的语义非常复杂，一个单词在不同的上下文中可能会具有完全不同的含义。同时，某些语言中还存在着语言歧义现象，即同一句话有多种可能的解释方式。这些都给机器翻译带来了很大的挑战。
再者，机器翻译的数据来源对于翻译质量也起着至关重要的作用。当前机器翻译主要依赖于词典、语料库、规则库和神经网络模型等多种数据来完成翻译任务。但是，实际上这些数据的覆盖率和质量都会对翻译效果产生影响。词典中缺少某些新词、语料库中样本过于单一或者特殊、规则库过于僵化等，都会导致机器翻译的不准确性和不完整性。
此外，机器翻译还面临着文化差异的挑战。不同的语言背后有着不同的文化和习惯，因此即使是将某个句子翻译得很准确，也有可能会由于文化差异导致最终呈现出与原意不同的效果。
针对以上难点，也有很多学者和企业进行了广泛探索，提出了许多解决方案。包括但不限于：
神经网络模型：基于深度学习技术的神经网络模型已经成为机器翻译领域的主流方法。神经网络模型具有很强的泛化能力，可以自动学习到语言的结构和规律；
大规模语料库的使用：大规模、高质量的语料库对于机器翻译非常重要，它可以给机器翻译提供丰富、全面的数据支撑，提高翻译质量；
先验知识的加入：人类对于某些知识、规则和模式有较强的判断力，因此将这些先验知识加入到机器翻译中能够提高翻译准确性；
混合模型的使用：将多种翻译方法结合起来可以更好地克服单一方法的局限性；
翻译后编辑的应用：翻译后编辑指的是在机器翻译完成后，由人类编辑对翻译结果进行润色、修正和优化，从而提升翻译质量。
综上所述，机器翻译的难点主要包括语言差异、语义复杂性、数据质量和文化背景等方面。但随着人工智能和自然语言处理技术的不断进步，相信未来机器翻译的精准度和实用性会得到更为广泛的应用。