本书的内容分为两大部分：一是人工智能原理（知识表示、知识推理、知识学习中的主流技术及其原理）；二是机器翻译原理与应用（按照一般机器翻译系统应该具备的各个处理步骤的顺序进行讲述，实验时通过在每个步骤设计一个小的软件来逐步完成的整个翻译软件的设计与实现）。此外，为使学生巩固所学的人工智能原理和机器翻译原理知识，本书还组织了单词与词组的处理与分析、词义消歧、句法（语法）与语法分析和机器学习方面的内容。
本书的许多内容取材于编著者们的科研积累，深入浅出，内容详实。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程、信息安全等专业的本科教材，也可以作为相磁方向的研究生教材，同时也可以供从事这方面研究的科技人员参考。

第1章 总论
1.1 人工智能
1.2 对人工智能的新认识
1.3 人工智能的研究与应用领域
1.4 智能软件示例
1.5 机器翻译
习题一
第2章 相关知识表示方法
2.1 知识表示概述
2.2 一阶谓词逻辑表示方法
2.3 单元表示方法
2.4 与/或图表示方法
2.5 语义网络表示方法
2.6 知识表示的小结
习题二
第3章 产生式系统及其搜索方法
3.1 产生式系统
3.2 产生式系统应用举例
3.3 产生式系统的搜索（控制）策略
3.4 图搜索算法
3.5 产生式系统的规则问题
3.6 产生式系统的不确定性问题
3.7 产生式系统的常用开发语言简介
3.8 产生式系统设计技巧
习题三
第4章 机器翻译方法
4.1 机器翻译的四种实现方法
4.2 基于实例的机器翻译改进方法
4.3 基于实例的机器翻译方法实践
4.4 与机器翻译相似的自然语言检索接口
4.5 机器翻译评价
4.6 机器翻译的优劣——对机器翻译系统的评价
习题四
第5章 单词及词组的处理与分析
5.1 机器词典概述
5.2 自动分词
5.3 交集型和多义组合型歧义切分
5.4 词语的排序、检索、词库
5.5 词语的分类与兼类问题
5.6 词语处理的其他问题
5.7 词义消岐
习题五
第6章 句法（语法）与语义理论及分析
6.1 句法分析与用作翻译的理论基础
6.2 语法分析在机器翻译中的应用
6.3 其他语法理论介绍
6.4 汉语和英语语法简介
6.5 语义分析
习题六
第7章 相关机器学习
7.1 机器学习概述
7.2 从例子中学习
7.3 类比学习
7.4 解释学习
7.5 遗传式学习
7.6 统计学习
7.7 机器学习在机器翻译中的应用
习题七
附录
参考文献