在机器翻译（Machine Translation, MT）的过程中，句法层面（Syntactic Level）指的是翻译系统处理输入文本时对句子结构进行分析和理解的阶段。这一层关注点在于识别词汇之间的关系、确定词语的功能以及构建一个表示原始句子结构的内部模型。具体包括以下几个方面：
词法分析：识别每个单词及其词性标注（名词、动词、形容词等）。
句法分析：
- 构建句法树（Syntax Tree）或依赖关系图（Dependency Graph），揭示出句子成分之间如何相互连接，比如主谓宾、定状补等关系。
- 处理复杂的句法结构，例如长距离依存、嵌套子句、短语动词等。
结构调整：
- 不同语言之间的句法结构可能存在显著差异，因此在翻译过程中需要进行适当的结构调整，确保译文符合目标语言的语法规则和表达习惯。
- 句法调序是这个层面的重要工作，例如在英语和汉语之间翻译时，通常需要对主谓宾顺序进行适应性调整。
随着技术的发展，现代机器翻译系统（尤其是神经机器翻译，Neural Machine Translation, NMT）通过深度学习模型能够在一定程度上理解和捕捉源语言和目标语言之间的句法对应关系，尽管它们并不总是直接依赖显式的句法解析步骤。然而，在某些情况下，研究者仍会探索整合句法信息的方法以提高翻译质量，特别是在处理那些具有复杂句法结构的文本时。
