是的，机器翻译可以处理长文本的翻译。随着人工智能技术的进步和深度学习算法的发展，机器翻译系统具备了处理大量文本的能力。传统的基于规则的机器翻译方法在处理长文本时存在困难，但基于神经网络和深度学习的机器翻译模型可以有效地解决这个问题。

  一种常用的机器翻译方法是基于循环神经网络（RNN）的模型。RNN通过逐步读取输入文本的每个单词，并通过记忆单元保存之前读取的信息，从而能够处理长文本的上下文信息。另一种方法是基于卷积神经网络（CNN）的模型，它可以同时处理多个单词或短语，从而提高了处理长文本的效率。

  此外，还有Transformer模型，它通过自注意力机制实现了并行计算，可以同时处理整个输入序列，从而更好地应对长文本的翻译。Transformer模型在机器翻译领域取得了很大的成功，并被广泛应用于各种机器翻译系统中。

  然而，虽然机器翻译可以处理长文本的翻译，但长文本的处理仍然存在一些挑战。由于长文本具有更复杂的语法结构和上下文依赖关系，机器翻译系统可能在理解和准确翻译长句子时遇到困难。此外，长文本的处理也会增加计算量和时间复杂度，可能导致翻译速度的下降。

  综上所述，机器翻译可以处理长文本的翻译，但在实际应用中需要克服一些挑战，并根据具体情况采取相应的优化方法。