机器翻译在处理语言中的歧义和多义性时面临着一些挑战，但也有一些技术和方法来处理这些问题。

  首先，为了处理歧义和多义性，机器翻译系统会利用上下文信息。系统会分析句子中的词语、短语和句子结构，以及文档中的上下文。通过查看周围的词语和句子，系统可以更好地理解某个词语或短语的含义。这种上下文信息有助于消除歧义，使系统能够做出更准确的翻译。

  其次，机器翻译系统会利用统计和机器学习技术来解决歧义和多义性。这些技术使用大规模的语料库来训练模型，以了解词语和短语的用法和含义。通过分析这些数据，系统可以学习到不同词语和短语的不同语义和上下文使用情况，从而更好地解决歧义和多义性。

  此外，一些机器翻译系统还使用人工智能技术，如神经网络和深度学习算法。这些算法具有强大的处理能力，可以捕捉更复杂的语义关系。它们能够将上下文信息和语言的统计特征结合起来，以更准确地处理歧义和多义性。

  然而，尽管机器翻译在处理歧义和多义性方面取得了一些进展，但仍然存在一些限制。某些语言中的歧义和多义性可能更加复杂，可能需要更多的上下文或领域知识才能准确翻译。此外，机器翻译系统的质量和性能也受到训练数据的限制，如果没有足够的语料库来训练模型，系统可能会无法准确处理歧义和多义性。

  综上所述，机器翻译系统在处理语言中的歧义和多义性方面使用上下文信息、统计和机器学习技术以及人工智能算法。尽管仍存在一些限制，但随着技术的不断发展，我们可以期待机器翻译系统在处理歧义和多义性方面取得更好的效果。