基于规则的机器翻译（Rule-Based Machine Translation, RBMT）是一种早期的机器翻译方法，它依赖于人工编写的规则和词典来进行源语言到目标语言的翻译。这种方法的核心思想是通过建立一套详细的语言规则体系，包括但不限于：
词法层面：定义词汇之间的对应关系，例如单词形态变化规则、单复数变化、动词时态变化等。
句法层面：分析源语言的句子结构并将其转换为目标语言的相应结构，比如调整语序、处理各种句型构造等。
语义层面：确保翻译后的内容准确传达原文的意义，可能涉及更复杂的概念和逻辑关系的转换。
中间语言层：有时会引入一个中间形式或通用语义表达形式，作为源语言与目标语言之间的桥梁，先将源语言转换为中间语言再转化为目标语言，以简化复杂性。
基于规则的机器翻译系统按照以下几个步骤工作：
分析阶段：对输入的源语言文本进行词法分析、句法分析以及可能的语义分析，将其分解为可处理的形式。
转换阶段：根据预定义的规则集，将分析得到的语言结构转换为对应的目标语言结构。
生成阶段：使用目标语言的生成规则，将转换后的结构重新组合成符合目标语言习惯和语法规范的完整句子。
尽管基于规则的机器翻译方法能够处理一些高度结构化的文本，并且对于特定领域和有限词汇范围内的翻译具有较好的效果，但其缺点也很明显，如编写规则的工作量巨大，难以覆盖所有语言现象，且无法有效应对未见过的新表达。随着统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）的发展，现代机器翻译系统更多地倾向于使用数据驱动的方法来自动学习翻译规则和模式。不过，在特定场景下，基于规则的机器翻译仍然有其应用价值，尤其是在需要精确控制翻译结果或者处理高度专业化领域的翻译任务时。
