神经机器翻译（NMT）有能力处理一些非流畅的翻译结果，但结果会受到几个因素的影响。

  首先，NMT系统的翻译质量取决于训练数据的质量和数量。如果训练数据中包含一定数量的非流畅翻译，那么NMT系统可能会学习到这些不流畅的翻译模式，并在生成翻译时重复这些模式。因此，良好的训练数据是提高NMT系统翻译质量的重要因素。

  其次，NMT系统的性能还与其模型和参数设置有关。一些研究人员通过优化模型架构、调整超参数或使用更高级的技术（如深层模型、注意力机制等）来改善NMT系统的翻译质量。这些改进可以帮助NMT系统更好地处理非流畅的翻译结果。

  此外，NMT系统还可以通过后期处理来改善翻译的流畅性。例如，可以使用语言模型来平滑翻译结果，使其更符合目标语言习惯用法。也可以使用后编辑技术，通过进一步修改和优化翻译结果，使其更流畅、自然。

  总的来说，神经机器翻译在处理非流畅翻译结果方面具有一定的能力。随着NMT技术的不断发展和改进，其翻译质量会不断提高，对于非流畅翻译的处理效果也会有所提升。但需要注意的是，NMT系统目前仍存在一些挑战，如处理长距离依赖性、一词多义等问题，这些问题可能导致非流畅的翻译结果。