1.引言rnBarreiro et al.(2011)指出“歧义”和“认知复杂性”(cognitive complexity)是自然语言加工过程中影响机器翻译产出的两大问题,要解决以上问题,除了技术的提升,更应改善机器翻译模型的运行机制.《翻译、人脑与电脑——神经语言学对机器翻译中歧义和复杂性问题的解决方案》一书是Springer出版社《机器翻译:技术与应用》系列丛书的第二部,于2018年6月出版.作者Bernard Scott从上世纪60年代末开始从事机器翻译的理论与实践研究,带领团队研发了逻各斯机器翻译模型(Logos Model).本书以逻各斯翻译模型为例阐释如何使语言学理论适用于机器翻译,基于神经语言学和心理语言学的理论推定将人脑处理语言的机制运用于机器翻译,从而为解决机器翻译中的语言歧义和认知复杂性问题提供参考方案.全书共有九章,下面分别进行介绍.