一、技术能力方面
1. 神经网络技术
许多AI翻译公司利用神经网络技术，特别是深度学习中的Transformer架构。这种架构在处理复杂语言结构方面有一定优势。例如，它可以处理长距离的语义依赖关系，像在一些包含多个从句嵌套的复杂句子中。例如德语句子中可能会出现多层嵌套结构“Der Wagen, den ich gestern gekauft habe, der ist sehr teuer.”（我昨天买的那辆车很贵），Transformer架构能够通过对句子的多头注意力机制来理解每个部分之间的关系并进行准确翻译。
2. 大规模语料库
AI翻译公司通常会使用大规模的语料库来训练模型。这些语料库包含了各种类型的句子，包括具有复杂结构的句子。通过对大量文本的学习，模型能够学习到不同语言结构的常见模式。例如，对于一些具有特殊语法结构的古老语言或者文学性很强、句子结构复杂的诗歌等内容，语料库中的类似文本可以为翻译提供参考。
二、局限性方面
1. 罕见结构
尽管有大规模语料库，但仍然存在一些非常罕见的语言结构，可能在训练数据中没有很好地覆盖。例如一些少数民族语言中独特的语法结构，或者是新创造的、具有实验性的语言结构，AI翻译公司可能难以准确处理。
2. 语义歧义
在复杂的语言结构中，语义歧义是一个挑战。例如英语句子“Time flies like an arrow; fruit flies like a banana.”（时光像箭一样飞逝；果蝇喜欢香蕉），其中“flies”既可以是动词“飞”，也可以是名词“苍蝇”，在复杂的句子结构和多种语义可能性下，AI翻译公司可能会出现错误的翻译。
AI人工智能翻译公司在一定程度上能够适应各种复杂的语言结构，但仍然存在一些局限性。
