【摘要】旨在研究人工智能在自然语言处理中的应用，重点探讨了基于卷积神经网络和注意力机制的机器翻译模型。 通过使用ＷＭＴ（Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ，国际机器翻译大赛）数据集进行训练和评估，展示了该模型在词级别和句子级别上的性能。针对词级别评估，采用准确率、召回率和 Ｆ１ 值进行评估，结果显示了模型在翻译单词上的精确性和完整性。 而对于句子级别评估，采用双语评估替换（ｂｉｌｉｎｇｕａｌ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｕｎｄｅｒｓｔｕｄｙ，ＢＬＥＵ）指标和带显式排序的翻译质量评价度量标准（ｍｅｔｒｉｃ ｆｏｒ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎｗｉｔｈ ｅｘｐｌｉｃｉｔ ｏｒｄｅｒｉｎｇ，ＭＥＴＥＯＲ）指标，结果显示了模型在句子级别上的翻译质量。 通过实验证明，所提出的基于卷积神经网络和注意力机制的机器翻译模型在自然语言处理中具有良好的性能和应用前景。