作为外语专业的学生基本都经历过情景模拟的学习方法，即假设一个情景并以该情景为背景进行对话的练习和学习以提高语言的学习效率。有过翻译经验的人也都知道，情景和相对应的背景知识在翻译实践中是至关重要的，有经验的口译员为了特定的目标翻译任务需要数周乃至一个月的时间进行准备。如果可以在计算机翻译程序中加入与外语学习时相类似的情景模拟程序再加上相对应的筛选系统，一定可以大大提高机器翻译的准确度，使之在高速低成本的基础上再增加相对高效的优势。而机器没有人的思维，如何在进行机械翻译的同时考虑到言外语境的因素呢，我们可以在输入源语言的同时运用语用学理论进行模拟情境的生成，从而在计算机进行人工智能翻译的过程中进行关联检索，使之输出的目的语因为语言外语境因素中的部分因素被确定而更加准确。模拟情景构建的过程发生在机器翻译软件进行人工智能翻译之前，模拟情景的方法既可以是限定关键词，也可以是指定特定的场景。
（一）.时间地点形式限定
限定关键词主要是对源语言的时间地点等因素进行限定，以德语为例，言语交际发生的时间地点不同，其中所蕴含的社会文化背景就有差异，言语所表达的意思也就会不同。德国是世界上最大的德语国家，但同时德语也有很多变体和方言，大约有8百万的德语母语者居住在奥地利，在瑞士也有很多人讲德语，这也是瑞士的官方语言之一。尽管德语使用者在奥地利和瑞士这两个国家都不会有理解上的问题，因为他们都会适度使用一些标准德语，但还是要考虑到奥地利和瑞士的德语在很多方面都有所区分。例如土豆在德国德语中的表达是Kartoffel，而在奥地利德语中的表达是Erdapfel。除此之外，德国的州与州之间，南北部之间德语的用法也存在差异。我们如果能够在输入源语言的同时进行关键词的限制，计算机就可以在检索语料库的同时根据关键词的限定匹配到更合适的目的语。
例如在中德翻译中的称呼问题上，中国的贬自尊人的传统理念形成了以职业、职务、职称、学位、取代名字和就高不就低的称呼原则，但是这些在中国社会必须遵守的交际原则在德国却不适用，在那里职业通常不与称呼挂钩，没有人称呼Lehrer Meier,Direktor Meier的，而是一律用Herr/Frau+Name来称呼对方，这些文化差异给德译中时的机器翻译造成了很大的障碍。如果在输入源语言的同时进行情景模拟构建的话就可以解决这种问题，人工智能翻译系统会在进行机器翻译的同时按照设定好的情景或者关键词把Herr Li翻译为李老师、李医生或者李经理。如果根据指示牌上的德语：IHK-Stock 6，Zimmer608.来进行翻译：德国工商会办公室位于6层608房间，刚到德国的中国客人肯定找不到他们要去的地方，因为德国的层数不算底层，而是从二层算起。如果事先把语境的地点设定为德国在进行翻译，就会得到准确的答案：德国工商会办公室在7层608房间。
