近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器翻译在自然语言处理领域取得了显著进展。本文旨在探讨基于深度学习的机器翻译模型优化方法，以提升翻译质量与效率。首先，文章回顾了传统统计机器翻译的发展历程，并分析其局限性；随后，详细介绍了当前主流的神经网络机器翻译框架，特别是Transformer模型的应用优势。通过实验对比不同参数配置下的翻译效果，研究发现增加编码器层数和调整注意力机制权重能够有效改善长句翻译准确性。此外，还提出了一种结合预训练语言模型与领域特定数据微调的新策略，该方法在特定应用场景中表现出色。最后，对未来发展方向进行了展望，包括多模态融合以及实时交互式翻译系统的构建可能性。本研究为推动机器翻译技术向更智能化方向迈进提供了理论支持和技术参考。