随着计算机技术和互联网的迅速发展,人们的日常生活发生了翻天覆地的变化,由此产生的各种便利的在线服务系统更是深刻地改变了人们的交流和联系方式。聊天系统作为满足人们实时通信需求的系统应运而生,极大程度的拉近了不同地区用户之间的距离,方便了信息的传播和获取。另一方面,随着国际化的日益发展,不同领域都开始出现了国际化交流的需求,但国际化交流中不可避免会存在语言隔阂的问题。本课题旨在通过语言检测和机器翻译技术,为用户提供一个多语言聊天系统。用户只需设置一种常用语言,系统会将用户发送的消息翻译为目标用户的常用语言,翻译完成后发送给对方,用户无需关注对方的常用语言,即可满足多语言交流的需求。对于语言检测技术,本课题提出利用BPE方法解决检测模型词表过大问题,使用TextCNN模型提高检测精度,并设计实验对比,使用上述方法能够提高检测准确率。对于小语种与中文之间翻译缺乏平行语料,严重影响翻译模型效果的问题,本课题对平行语料收集方法提出了创新,大大丰富了小语种能够收集到的平行语料数量,保证了小语种模型的翻译质量。为了保证机器翻译的翻译质量,解决机器翻译模型对于平行语料质量的依赖性问题,本课题提出了融合先验知识的机器翻译模型,该模型利用先验知识编码器结构将预训练模型与机器翻译模型融合,引入先验知识,减少了模型对于平行语料的依赖问题,且该模型可以作为预训练模型与Seq2seq模型融合的通用模型结构,并设计实验对比了各模型的效果,融合先验知识的机器翻译模型相比于通用的Transformer模型在BLEU值有所提升。本课题首先对选题背景与意义进行论述,确定了本课题的主要研究内容。随后对课题的研究与实现过程中所涉及的相关技术和理论进行介绍,包括前端开发框架、服务器端开发框架、算法模型等。然后对本课题的关键技术和创新点进行详细说明,即语言检测模型的研究、针对小语种数据稀少问题提出的平行语料收集方法的创新和融合先验知识的机器翻译模型的研究。按照软件工程的要求,对系统进行需求分析,包括功能需求和非功能需求,并以需求分析为基础对系统进行总体设计,确定系统的整体架构和功能模块,完成数据库设计、前端页面的设计和通信接口设计。以总体设计为基础,按功能模块划分对本系统进行详细设计与实现,确立各模块的时序图或流程图。最后,对本系统进行功能测试和非功能测试,并对所有测试结果进行分析。本课题依据实际需求,基于机器翻译等自然语言处理技术和Web开发技术,设计并实现了一个简单易用,满足实际需求的多语言聊天系统。