机器翻译研究述评_陈韵
机器翻译技术的研究与性能提升
机器翻译技术的研究与性能提升随着全球化发展的不断加速，机器翻译技术作为一种高效、便捷的语言沟通工具，正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
然而，当前机器翻译技术仍然存在一些挑战和局限性，如精度不高、语义理解不准确等问题。
因此，为了提升机器翻译的性能，研究人员在不同方向上进行了深入的探索和研究。
首先，为了提升机器翻译的性能，研究人员致力于改进翻译模型和算法。
传统的机器翻译技术主要依靠统计模型，通过大量的平行文本进行训练和翻译。
然而，随着神经网络的发展，神经机器翻译成为了当前的研究热点。
神经机器翻译利用深度学习算法，通过多层神经网络进行翻译，取得了显著的性能提升。
此外，研究人员还将注意力机制引入到机器翻译中，通过对输入句子的关注程度进行动态调整，提高了翻译的效果。
通过不断改进模型和算法，机器翻译的性能得到了极大的提升。
其次，为了提高机器翻译的表达能力和语义理解能力，研究人员还致力于构建更好的语言模型。
语言模型是机器翻译的核心组成部分，它可以对句子的语义进行理解和表达。
目前，神经网络语言模型被广泛应用于机器翻译中，通过对大规模语料进行训练，提高了机器翻译的表达能力和准确性。
此外，研究人员还探索了利用外部知识库、词典等资源来增强机器翻译的语义理解能力，取得了一定的成果。
通过不断优化语言模型，机器翻译的性能得到了进一步的提升。
另外，为了提升机器翻译的性能，研究人员还将深度学习与传统机器翻译方法相结合。
深度学习技术在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功，而在机器翻译领域，深度学习的运用也不断拓展。
研究人员提出了混合模型，将传统的统计机器翻译与神经机器翻译相结合，取得了较好的效果。
混合模型利用传统方法中的词对齐和短语翻译模型，再通过神经网络进行调优，充分发挥了各自的优点，提高了机器翻译的性能。
这种深度学习与传统方法的结合，是提升机器翻译技术的一个重要途径。
此外，研究人员还关注机器翻译的可解释性问题。
当前机器翻译技术虽然取得了显著的成果，但其内部的工作机制和决策过程却往往难以被解释。
基于人工智能的机器翻译系统研究
基于人工智能的机器翻译系统研究随着全球化的推进以及跨国交流的加强，语言障碍问题已经成为了制约人类互动合作的一大困难。
为了解决这个问题，机器翻译系统应运而生。
基于人工智能的机器翻译系统，依靠强大的算法和庞大的语料库，可以实现快速、高质量的翻译。
本文将从算法原理、技术应用、优缺点和未来趋势等方面探讨基于人工智能的机器翻译系统。
一、算法原理人工智能的机器翻译系统可以说是由三个基本算法组成：语言建模、翻译模型和解码器。
1.语言建模语言建模主要是针对源语言进行建模，通过分析源语言的文法规则和语言特点，生成可以被机器翻译系统所理解的结构化数据，如字符、词语、句子等。
建模的方式包括统计语言模型和神经语言模型。
其中，神经语言模型当前更具前景，因为它可以很好地模拟人类理解语言的过程，提高机器翻译的效果。
2.翻译模型翻译模型主要是针对目标语言进行建模，分析目标语言的语法规则和用词习惯，生成可被该语言理解的结构化数据。
同样，也涉及到统计模型和神经网络模型，其中后者表现得更为突出，因为它能让机器翻译尽可能接近于人类水平的翻译。
3.解码器解码器是整个机器翻译系统的核心部分，它通过将源语言和目标语言进行映射，生成符合目标语言语法规则的翻译文本。
由于翻译问题是一种优化问题，所以解码器通常采用搜索算法，比如启发式搜索、束搜索、扰动搜索等算法，以最大化翻译概率，提高翻译质量。
二、技术应用基于人工智能的机器翻译系统已经被广泛应用于社交、商业、教育等领域。
1.社交领域在社交领域，机器翻译系统可以消除语言障碍，促进各种文化之间的交流。
比如，人们可以用机器翻译系统实现中英、中日、中法等语言之间的即时翻译，从而极大地方便了跨国间人际交流。
2.商业领域在商业领域，机器翻译系统可以提升企业跨国业务的执行效率。
毕竟，对外洽谈和对内沟通中的语言障碍成为了企业跨足海外市场面临的重要瓶颈。
而机器翻译系统可以在开展跨国业务时，自动翻译客户留言、订单等文本内容，大大节省了企业翻译成本和时间。
机器翻译研究综述
机器翻译研究综述随着全球化的加速和信息技术的普及，机器翻译技术已经成为跨语言交流的重要工具。
本文将综述机器翻译的研究现状、应用实践、研究方法以及未来发展的趋势和挑战。
机器翻译的基本概念和发展历程机器翻译是指利用计算机技术将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。
从20世纪50年代初期的基于规则的方法，到90年代初期的统计学习方法，再到如今的深度学习技术，机器翻译在短短几十年间取得了长足的进步。
机器翻译的研究现状目前的机器翻译研究主要集中在基于深度学习的神经网络翻译模型。
其中，循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变压器（Transformer）模型是近年来最为常用的方法。
随着技术的不断发展，端到端（E2E）翻译模型也逐渐成为研究热点。
此外，研究者们还不断探索如何将语法分析、语义理解和机器翻译相结合，以提高翻译的质量。
机器翻译的应用实践机器翻译已经广泛应用于各个领域。
例如，谷歌翻译、百度翻译、有道翻译等商业翻译工具为全球用户提供了即时、高效的翻译服务。
此外，机器翻译也在医疗、金融、法律等专业领域得到了广泛应用。
然而，目前机器翻译仍存在一些问题，如对于复杂句型和特定领域的专业术语处理能力较弱，这需要进一步加强针对性的训练和学习。
机器翻译的研究方法目前，机器翻译的研究方法主要分为传统机器学习和深度学习两大类。
传统机器学习主要包括基于规则、基于统计和基于实例的方法。
而深度学习则利用神经网络模型进行端到端的翻译，其中循环神经网络、长短期记忆网络和变压器模型是最为常用的。
随着技术的不断发展，混合方法（如结合深度学习和传统机器学习的优点）也逐渐成为研究热点。
结论机器翻译研究在过去的几十年里取得了显著的进展，尤其在深度学习技术的应用方面取得了突破性成果。
然而，仍存在许多挑战和问题需要进一步研究和解决，如提高翻译的准确性、处理复杂句型和特定领域的专业术语等。
未来的研究可以以下几个方面：1、探索更为有效的模型结构和训练方法以提高翻译质量。
机器翻译技术的最新研究和进展
机器翻译技术的最新研究和进展近年来，随着人工智能技术的发展，机器翻译技术也取得了长足的进步。
机器翻译技术能够让不同语言的人们进行更加便捷的交流，打破了语言障碍，加速了全球化进程。
本文将介绍机器翻译技术的最新研究和进展。
一、神经机器翻译神经机器翻译是机器翻译中的最新发展趋势，它使用深度神经网络来进行翻译。
神经机器翻译的特点是可以实现端到端的翻译，即输入源语言句子，输出目标语言句子。
而传统的机器翻译需要分多个步骤来进行翻译。
神经机器翻译不仅翻译速度更快，而且翻译质量也更为准确。
二、增量学习传统的机器翻译需要大量的数据进行训练。
但是在现实场景中，不同领域的数据可能差别很大，这就需要机器翻译模型针对不同的数据集进行训练。
增量学习技术可以让机器翻译模型在已有的数据基础上，快速地完成对新数据的学习和自适应，提高翻译的准确性和实时性。
三、基于知识的机器翻译基于知识的机器翻译主要是利用语言学知识和语言规则来进行翻译。
与神经机器翻译相比，基于知识的机器翻译需要人工构建翻译规则和词库等信息，需要更多的人力投入。
但是对于某些特定领域的翻译，基于知识的机器翻译仍然具有较高的准确性。
四、多语种机器翻译随着全球化的进程，多语种翻译需求越来越多。
多语种机器翻译可以通过一个模型支持多种语言的翻译，避免了需要针对每种语言进行单独训练的问题。
同时，多语种机器翻译能够通过不同语言之间的互相学习，提高翻译的效果。
五、行业应用机器翻译技术在多个行业中得到了广泛的应用。
比如在旅游、电商等领域，机器翻译可以为海外用户提供便利的服务。
在跨国公司中，机器翻译也可以用于员工之间的日常沟通和文件翻译。
未来，机器翻译技术的应用前景还将继续扩大。
结语机器翻译技术的最新研究和进展，使得机器翻译不仅速度更快、准确性更高，而且还能够支持多语种、多领域、多场景。
机器翻译技术的发展，必将为全球化进程和人与人之间的交流提供更好的支持。
计算机辅助翻译系统漫谈
(1) 机器翻译研究走出实验室开始进入实用阶段。 这个阶段相继出现了一些实用型的机器翻译系统，例如美国的SYSTRAN 系统（1975年）、加拿大蒙特利尔大学的TAUM－METEO系统（1976年）、 日本富士通公司的ATLAS系统、法国纺织研究所的TITUS－IV系统（翻译编 织专业文摘）等。机器翻译研究面向应用、走向应用、迈向商品化，同时又 以应用推动更高层次的研究，是这一时代最主要的特点。 (2) 电子和软件产业部门直接卷入机器翻译研究是这个时代的第二个特点。 产业部门的直接卷入对机器翻译研究发展产生深远的影响。 (3) 国际间的交流与合作十分活跃是这个时代的又一特点。 国家政府间的合作、民间组织间的合作形式都有。国家间的合作主要有 欧洲共同体EUROTRA计划和亚洲由日本政府支持的ODA计划。EUROTRA计 划开始于1978年，主要目的在于开发一个能处理欧洲共同体成员国语言的机 器翻译系统，当时就投入4000万美元，参加的国家有法国、德国、比利时、 丹麦、荷兰、希腊、爱尔兰、意大利、卢森保和美国，大约有100多名的研究 人员。ODA计划是由日本通产省发起和资助、由日本国际情报协力中心CICC 组织、有中国、泰国、马来西亚和印度尼西亚参加的机译合作计划，开始于 1987年，预定1992年完成（实际1993年结束），政府投资60亿日元，翻译策 略为中间语言表示和概念词典。 (4) 加速吸收和采用新理论和新技术是这个时代的第四个特点与技术系 智能技术与系统国家实验室 北京 100084 cqx@
摘要 本文首先简单介绍机器翻译研究发展简史和研究动向。 然后本文阐述机器翻译系统的分类及特点：机器翻译系统从系统 研制的方法分为基于规则的机器翻译系统和基于语料库的机器翻 译系统，后者又分为基于统计的机器翻译系统、基于实例的机器 翻译系统和翻译记忆系统；从自动化程度分为全自动机器翻译系 统、人助机译系统和机助人译系统，后两种合称为计算机辅助翻 译系统；从翻译转换方式分为直译式系统、基于转换方式的翻译 系统和基于中间语言（枢轴式）的翻译系统；从翻译用户的需求 分为为浏览者研制、为修订者研制、为翻译者研制和为写作者研 制的系统等四种类型。进而本文提出机器辅助翻译系统最好同时 包含基于翻译记忆技术和基于实例模式翻译这两种翻译功能并且 这两种翻译方法和翻译过程最好分阶段进行。最后本文对基于翻 译记忆技术的辅助翻译有关技术和基于实例模式翻译的有关技术 进行了讨论。 关键词 计算机辅助翻译系统；机器翻译系统的分类及特点； 基于翻译记忆技术的辅助翻译有关技术；基于实例模式翻译的有 关技
机器翻译技术的研究及其应用
机器翻译技术的研究及其应用随着全球化的推进和人们日益增多的语言交流需求，机器翻译技术作为一种重要的语言工具逐渐受到人们的关注。
作为一门交叉性学科，机器翻译技术涉及自然语言处理、机器学习、语音识别等多个学科领域，为实现人机语言交互、跨语言信息检索等提供了基础支持。
本文将从机器翻译技术的发展历程、技术原理、研究现状及应用情况等多个方面来探讨这一热门话题。
一、机器翻译技术的发展历程机器翻译技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代。
当时美国的MIT研究院开始研究机器翻译系统，主要是基于短语翻译和规则翻译两种方法实现。
到了60年代，人们开始使用计算机实现机器翻译，这一时期的机器翻译主要采用词典翻译、语法翻译和统计翻译等方法。
随着计算机技术的不断进步以及语言学、数学等多个学科领域的发展，机器翻译技术也得到了不断改进和完善。
二、机器翻译技术的原理机器翻译技术的原理可以大致分为以下几步：1.预处理：对翻译文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以便后续的处理。
2.对齐：对原文和目标语言进行对齐，确定各个句子之间的语义和结构相对应的关系。
3.翻译：根据对齐结果进行文本翻译，包括词语翻译、语法结构转化等。
4.后处理：对翻译结果进行规范化处理，以及去掉翻译不必要的部分。
三、机器翻译技术的研究现状机器翻译技术的研究现状可以分为以下几个方面：1.神经机器翻译：随着深度学习的不断发展，神经机器翻译成为当前机器翻译研究的热点之一。
这种方法主要是基于神经网络的结构和算法实现自动学习和优化。
2.人工智能：人工智能在机器翻译领域的应用和研究也逐渐得到了广泛关注。
人工智能技术可以借助大数据、云计算等技术实现智能化翻译。
3.翻译质量：翻译质量一直是机器翻译领域研究的重点之一。
当前多种方法的融合，如深度学习、神经网络等，可以有效提高机器翻译的翻译质量。
四、机器翻译技术的应用情况当前，机器翻译技术的应用非常广泛，以下是其中的几个典型应用案例：1.跨语言信息检索：机器翻译技术可以帮助用户实现不同语言下的信息检索和搜索，提高信息利用效率。
机器翻译中的基于语义的对齐技术研究
机器翻译中的基于语义的对齐技术研究一、引言机器翻译技术是目前人工智能领域的热门研究方向之一。
随着互联网的不断发展，全球化进程的不断加速，人们需要进行大量的跨语言交流，而机器翻译作为一种自动化的翻译方式，能够对此提供有效的解决方案。
基于语义的对齐技术是机器翻译领域中一个非常重要的技术，本文将着重探讨机器翻译中的基于语义的对齐技术的研究现状及未来发展趋势。
二、基于语义的对齐技术概述基于语义的对齐技术是指利用自然语言处理和人工智能技术，将不同语言之间的语义进行对齐，保证机器翻译的准确性和流畅性。
语义对齐的核心在于句子翻译中的词语对应关系建立。
建立对应关系，就是指把原文中的句子对应到译文中的句子，使得语义相同的词语在两个句子之间建立一一对应的关系。
对齐后的句子，可以进一步用来训练机器翻译系统，提高准确性。
目前常用的基于语义的对齐技术包括：基于规则的对齐方法、统计语言模型基础的对齐方法、神经网络模型基础的对齐方法等。
下面介绍三种基于语义的对齐技术：1. 基于规则的对齐方法基于规则的对齐方法是将人工设计的规则应用到语料库中，从而产生对齐结果。
这种方法尽管需要人工干预进行规则设计，但是适用于复杂的语言或翻译领域，因为规则能够准确地细化对齐过程中的每一个细节。
然而，对于那些语言差异很大的语言对，例如英语和中文，设计规则会面临很多挑战。
2. 统计语言模型基础的对齐方法。
统计语言模型基础的对齐方法是一种自适应的方法，它使用已经对齐的文本语料来训练对齐模型，而不需要人工干预。
这种方法基于词对齐，计算每个单词的对应概率，以预测对齐词语的位置。
它能够自动适应语言对之间的差异，并且对于流行语言的翻译效果比较好。
3.神经网络模型基础的对齐方法神经网络模型基础的对齐方法使用神经网络来训练对齐模型，通过优化训练数据的损失函数，来预测最佳对齐结果。
这种方法比其他两种方法都更加高效，因为它能够利用大量的数据来生成更准确的对齐结果。
另外，它能够从数据中学习到规则和模式，以自动处理不同语言之间的复杂关系。
机器翻译中基于神经网络的方法研究
机器翻译中基于神经网络的方法研究机器翻译是一项重要的人工智能技术，旨在将一种语言的文本自动转换成另一种语言的文本。
过去的几十年里，机器翻译一直是计算机科学和自然语言处理领域的研究热点。
近年来，基于神经网络的方法在机器翻译中取得了很大的进展，成为了机器翻译领域的主流方法之一。
基于神经网络的机器翻译方法将翻译任务看作是一个机器学习问题。
它通过训练神经网络来建模源语言与目标语言之间的映射关系。
神经网络是由大量的神经元组成的网络结构，通过学习输入和输出之间的关系来进行翻译。
在机器翻译中，神经网络通常被构建成编码器-解码器结构。
编码器是神经网络的一部分，负责将源语言的句子编码成一个固定长度的向量表示，该向量表示包含了源语言句子的语义信息。
编码器通常采用循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）来实现。
RNN和LSTM网络在处理序列数据时具有很好的性能，能够很好地捕捉句子的上下文信息。
解码器也是神经网络的一部分，负责将编码器生成的源语言向量解码成目标语言的句子。
解码器同样可以采用RNN或者LSTM网络来实现。
在解码过程中，神经网络通过对目标语言进行自动搜索和生成，逐步生成与源语言相对应的句子。
为了提高翻译品质，可以使用注意力机制等技术来指导神经网络的生成过程。
基于神经网络的机器翻译方法具有以下优点：首先，基于神经网络的机器翻译方法能够学习到更好的语义表示。
神经网络能够自动学习输入和输出之间的映射关系，从而提取出源语言和目标语言的语义信息。
相比传统的基于规则和统计的机器翻译方法，基于神经网络的方法能够更好地捕捉句子的上下文和语义信息，翻译效果更为准确。
其次，基于神经网络的机器翻译方法具有很好的泛化能力。
由于神经网络具有很强的非线性建模能力，能够学习到复杂的特征和模式。
因此，即使在没有见过的样本上，基于神经网络的机器翻译方法也能够较好地保持翻译质量。
这使得该方法在处理新出现的词汇、短语和句式时更为灵活和鲁棒。
基于翻译记忆技术的机器翻译研究
基于翻译记忆技术的机器翻译研究机器翻译是指计算机程序将一种语言自动翻译成另一种语言的过程。
随着人们对多语言交流需求的不断增加，机器翻译技术的发展变得越来越重要。
机器翻译技术有多种不同的方法，其中一种重要的方法叫做翻译记忆。
翻译记忆是根据已经翻译过的文本建立的一种数据库或知识库，这些文本可以是句子、段落甚至是整个文档。
在翻译新的文本时，计算机可以通过引用这个数据库来更加准确地翻译。
翻译记忆有多种优点。
首先，使用翻译记忆可以节省时间和工作量。
翻译人员可以在翻译新文本时轻松地检查是否已经有类似的文本被翻译过。
此外，翻译人员可以对数据库进行编辑和完善，使得翻译质量得到进一步提高。
最后，使用翻译记忆可以使得在不同时间段进行的翻译保持一致性，使得整个文本的风格和术语使用统一。
然而，翻译记忆也有缺点。
首先，翻译数据库的规模可以对翻译质量产生限制。
如果数据库过小，计算机可能会在翻译新文本时缺乏足够的参考文本。
此外，当新文本不是从已翻译文本中复制粘贴而来时，翻译记忆的效果也会受到限制。
因此，使用翻译记忆时需要注意数据库的规模和数据来源的多样性。
另一个与翻译记忆相关的问题是数据保密性。
对于一些敏感信息，如医疗记录、公司报告等，可能需要保密性。
此时，使用翻译记忆需要考虑如何保证数据安全和保密性。
针对上述问题，研究人员进行了大量的努力。
其中之一是建立更多更大的翻译数据库，以便计算机可以更准确地进行翻译。
同时，还有一些研究致力于解决数据保密性问题，以便在更多的领域应用翻译记忆技术。
总之，翻译记忆技术是机器翻译中重要的组成部分。
虽然它有优点和缺点，但随着技术不断发展，翻译记忆在未来的机器翻译中还会扮演重要的角色。
基于统计的机器翻译方法研究
基于统计的机器翻译方法研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，机器翻译作为人工智能领域的重要应用之一，受到了广泛关注。
随着大数据和深度学习等技术的兴起，基于统计的机器翻译方法逐渐成为机器翻译领域的主流。
基于统计的机器翻译方法是一种利用大规模双语文本数据进行翻译的方法。
该方法主要基于统计模型和语言模型，通过对双语语料库进行对齐和训练，从而实现源语言到目标语言的自动翻译。
在这种方法中，翻译引擎会根据输入的源语言句子，通过统计计算选择最可能的目标语言句子作为翻译结果。
基于统计的机器翻译方法主要包括基于短语的机器翻译和基于句法的机器翻译两种。
基于短语的机器翻译方法是一种基于词组的翻译方法，它将源语言句子分割成不同的短语单元，然后通过统计计算选择最可能的目标语言短语单元进行翻译。
而基于句法的机器翻译方法则是基于句子结构的翻译方法，它将源语言句子转化为句法结构，然后根据句法结构进行翻译。
这两种方法在基于统计的机器翻译中发挥着不同的作用。
基于统计的机器翻译方法在研究中取得了一些重要的进展。
一方面，研究人员通过改进统计模型和语言模型，提高了机器翻译的准确率和流畅度。
另一方面，研究人员还尝试将深度学习等新兴技术应用于机器翻译中，从而进一步提升翻译质量。
然而，基于统计的机器翻译方法在实践中也面临着一些挑战。
首先，由于统计模型的数据依赖性较强，当面对生僻词汇或特定领域的文本时，翻译效果可能不尽如人意。
其次，基于统计的机器翻译方法往往需要大规模双语语料库来训练模型，而制作和维护这样的语料库成本较高。
此外，基于统计的机器翻译方法在处理语法结构复杂的语言时也存在一定的困难。
为了克服这些挑战，研究人员正在不断探索基于统计的机器翻译方法的改进之路。
一方面，他们尝试结合深度学习等新兴技术，提高翻译模型的精度和泛化能力。
另一方面，他们还在研究如何优化双语语料库的构建和使用，以提高翻译效果。
此外，研究人员还在研究如何应对语法结构复杂的语言，提高基于统计的机器翻译方法在多语种翻译中的适用性。
翻译技术的研究和发展
翻译技术的研究和发展随着全球化的发展，越来越多的人们意识到翻译技术在交流和沟通中的重要性。
翻译技术不仅将语言转化为另一种语言，还将整个文化、历史和社会背景传达给读者。
在翻译技术的研究和发展方面，近年来出现了许多突破性的成果。
一、机器翻译的发展最初，机器翻译只是一种基于词典和语法规则的简单替代。
然而，随着人工智能的发展，机器翻译开始融合更多的技术，如神经网络、深度学习等。
这些技术提高了机器翻译的准确度和速度。
除此之外，机器翻译还能够做到实时翻译，例如，通过一些智能手机上的翻译应用程序，用户可以直接对话并得到翻译结果。
二、语料库的利用语料库是一种存储文本信息的大型数据库，其中包含原文和对应的翻译。
这些语料库对翻译技术的发展起着关键性的作用。
通过分析语料库中的大量数据，翻译工程师可以精确地了解两种语言之间的语法、词汇、语用等差异。
此外，语料库还可以作为机器翻译的训练材料。
机器可以通过学习语料库中的翻译数据，从而获得更高的准确性和速度。
三、数据挖掘技术数据挖掘技术在翻译技术中也起到了重要作用。
翻译工程师可以通过数据挖掘技术，获取大量的数据，如文本和音频文件等，以便更好地理解语言。
同时，数据挖掘还可以通过分析大量的数据，进行语音识别、语音合成等处理，提高机器的识别和转换能力。
四、多语种处理技术翻译技术的另一个重要发展方向是多语种处理技术。
例如，Unicode编码标准已经广泛应用于全球范围内的多语种文字，包括中文、日文、韩文等。
这种编码标准使得翻译工程师能够更加方便地处理多种语言。
除了Unicode编码，还有一些基于语言学特征的多语种处理技术。
这些技术可以通过机器学习、自然语言处理和统计分析等方法，实现多语种翻译的高效性和准确性。
总之，翻译技术的发展将有助于突破语言障碍，促进不同国家和文化之间的交流和合作。
无论是基于机器学习还是传统的语言学方法，都有望在未来发展中取得更多的成果。
《2024年面向机器翻译的蒙汉评测语料库研究》范文
《面向机器翻译的蒙汉评测语料库研究》篇一一、引言随着全球化进程的不断加速和科技的迅猛发展，机器翻译已成为国际交流的重要工具。
蒙汉两种语言之间的机器翻译研究，对于促进蒙古族地区与内地的交流、推动民族文化的传承与发展具有重要意义。
本文旨在研究面向机器翻译的蒙汉评测语料库，为提升蒙汉机器翻译的准确性和质量提供有效支撑。
二、蒙汉机器翻译的现状与挑战当前，蒙汉机器翻译技术已取得了一定的成果，但在实际应用中仍面临诸多挑战。
其中，缺乏大规模、高质量的蒙汉平行语料库是制约机器翻译性能提升的关键因素之一。
蒙汉语言间的差异较大，包括词汇、语法、文化背景等方面的差异，使得机器翻译在处理蒙汉语言时面临较大的难度。
因此，建立面向机器翻译的蒙汉评测语料库，对于提高蒙汉机器翻译的准确性和质量具有重要意义。
三、蒙汉评测语料库的构建（一）语料来源蒙汉评测语料库的构建需要大量的蒙汉平行语料作为支撑。
这些语料可以来源于新闻报道、文学作品、科技文献、政府文件等多个领域。
在收集语料时，应注重语料的多样性和代表性，以确保评测结果的客观性和准确性。
（二）语料处理收集到的语料需要进行预处理，包括分词、词性标注、句法分析等步骤。
同时，还需要进行人工校对和修正，以确保语料的准确性和可靠性。
此外，还需要将处理后的语料进行对齐，形成蒙汉平行语料库。
（三）评测指标为了评估蒙汉机器翻译的性能，需要制定合理的评测指标。
常用的评测指标包括BLEU（基于精确度的翻译质量评估指标）、METEOR（基于多维度翻译质量的评估指标）等。
此外，还可以结合人工评估和自动评估的方法，对机器翻译结果进行全面、客观的评价。
四、蒙汉评测语料库的应用（一）提升机器翻译性能通过使用蒙汉评测语料库进行训练和优化，可以提高蒙汉机器翻译的准确性和质量。
具体而言，可以利用语料库中的数据对翻译模型进行训练和调整，使其更好地适应蒙汉语言间的差异和特点。
同时，还可以利用评测指标对模型性能进行评估和优化。
机器翻译算法的研究与实现
机器翻译算法的研究与实现随着全球化的推进，人与人之间的沟通变得越来越重要。
然而，由于语言的差异，跨语言交流往往很有挑战性。
传统的翻译手段需要人工参与，费时费力，效率低下，而机器翻译则能够以较快的速度实现大规模的翻译服务。
近年来，机器翻译算法得到快速发展，越来越多的翻译平台开始采用机器翻译技术。
本文旨在介绍机器翻译算法的研究与实现。
一、机器翻译算法的分类针对机器翻译算法的研究，可以大致分为以下几类：1. 基于规则的机器翻译算法基于规则的机器翻译算法是一种基于语法规则的翻译方法。
这种方法需要人工编写规则，通过分析输入的句子，然后生成目标语言的翻译。
这种方法需要专业人员进行语言学和计算机科学方面的知识，因此需要大量的时间和精力。
但是，这种方法目前仍然是一种常见的机器翻译方法。
2. 基于统计的机器翻译算法基于统计的机器翻译算法利用大规模的双语语料库来学习源语言和目标语言之间的概率。
这种方法需要在训练阶段和测试阶段使用大量的双语语料库。
这种方法的缺点是在翻译相对稀有的语言或专门领域的语言上可能无效。
3. 基于神经网络的机器翻译算法基于神经网络的机器翻译算法是一种新型的机器翻译方法，采用的是深度神经网络。
这种方法可以用来训练源语言和目标语言之间的概率，从而生成翻译结果。
另外，这种方法也可以用来解决语言模型问题。
二、机器翻译算法的实现流程机器翻译算法的实现流程可以分为以下几步：1. 数据预处理在进行机器翻译之前，需要准备用于训练机器翻译算法的数据。
数据预处理是指将原始数据转换为机器翻译模型所需的格式。
通常，这需要对原始数据进行分词、去除停用词和词干还原等操作。
2. 训练机器翻译模型一旦准备好处理后的数据，就可以利用这些数据训练机器翻译模型。
根据所采用的机器翻译算法不同，训练方法也会有所不同。
通常的做法是对翻译模型进行训练，以找到最佳的源语言和目标语言之间的映射模型。
3. 评估机器翻译质量训练机器翻译模型后，需要进行质量评估，以便确定机器翻译质量。
基于自然语言处理的机器翻译技术综述
基于自然语言处理的机器翻译技术综述自然语言处理技术在当代社会中已经得到了广泛的应用，其中机器翻译技术更是受到了广泛的关注。
机器翻译技术主要是用计算机模拟人类翻译过程，将一个语言的文本自动翻译成另一个语言的文本。
随着人工智能的发展，机器翻译技术也达到了前所未有的精度和实用性。
机器翻译技术的历史可以追溯到20世纪40年代初期。
当时，人们开始使用机器进行语言翻译的实验。
但由于当时计算机技术的落后和语言学知识的匮乏，这些实验并没有取得很大的成功。
直到20世纪60年代，人们开始利用一些新的技术手段来解决机器翻译中遇到的问题，如语言处理技术、自然语言理解技术、机器学习和大数据等。
这些技术的引入，使机器翻译得以逐渐成熟。
在过去的几年里，机器翻译技术经过了重大的发展，这得益于自然语言处理技术的不断进步。
相比于传统的基于规则的机器翻译技术，新一代的机器翻译技术更加注重基于数据的方法。
这种方法就是将大量的语言数据输入到机器之中，机器通过模拟人类的语言处理过程，从而完成文本的翻译。
这样的方法不但大大提高了翻译的准确率，还可以满足不同领域的需求。
机器翻译技术主要分为两种类型：一是基于规则的机器翻译技术，二是基于机器学习和深度学习的机器翻译技术。
基于规则的机器翻译技术特别强调对语言语法和结构的分析，从而模拟人类翻译的过程。
这种方法虽然有一定的准确性，但是它的精度受限于先前编写规则的质量。
而基于机器学习和深度学习的机器翻译技术则属于一种更加智能化的方法。
它的工作原理是基于大量的语言数据，通过模拟大量的人工翻译的过程，让机器自主学习新的语言表达方式和语言结构，从而实现翻译的任务。
在基于机器学习的机器翻译中，主要采用的是神经网络和深度学习模型。
神经网络模型可以自主学习和调整，因此在处理大规模语言数据时具有很好的适应性。
而深度学习模型则可以处理更复杂的语言问题。
这些新技术的引入，使机器翻译技术在实际应用中取得了很好的效果。
然而，机器翻译技术也存在着一些固有的局限性。
基于知识图谱的智能机器翻译技术研究
基于知识图谱的智能机器翻译技术研究智能机器翻译技术在如今的数字化时代中扮演着重要的角色。
而基于知识图谱的智能机器翻译技术，进一步提升了机器翻译的质量和效率。
本文将探讨基于知识图谱的智能机器翻译技术的研究现状、关键技术和应用前景。
一、研究现状随着人工智能技术的快速发展，智能机器翻译技术已取得了显著的进展。
基于知识图谱的智能机器翻译技术是近年来的一个研究热点。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的网络结构，其中的实体和关系可以帮助机器翻译系统更好地理解和处理文本。
目前，研究者们已经开始将知识图谱应用于机器翻译领域。
他们通过将知识图谱与大规模的语料库相结合，构建了基于知识图谱的机器翻译模型。
这些模型可以从知识图谱中获取实体和关系的上下文信息，帮助机器更好地理解和翻译文本。
二、关键技术基于知识图谱的智能机器翻译技术依赖于多个关键技术的支持。
1. 知识表示：将知识图谱中的实体和关系转化为机器可以理解和处理的形式。
常用的知识表示方法包括向量表示和图神经网络。
2. 语义理解：通过自然语言处理和深度学习技术，提取文本中的语义信息，将其与知识图谱中的实体和关系进行对应，实现语义的理解和匹配。
3. 上下文建模：利用知识图谱中的上下文信息，辅助机器翻译模型进行上下文建模，提高翻译的准确性和流畅度。
4. 翻译生成：借助神经网络和强化学习等技术，将文本从源语言翻译为目标语言。
知识图谱中的信息可以提供额外的语义约束，帮助生成更准确和自然的翻译结果。
三、应用前景基于知识图谱的智能机器翻译技术具有广阔的应用前景。
1. 多领域机器翻译：知识图谱中涵盖了多个领域的知识，包括科学、医学、文化等。
基于知识图谱的机器翻译技术可以应用于不同领域的翻译任务，提供更准确、专业的翻译结果。
2. 专业翻译辅助：知识图谱中的知识可以为专业翻译人员提供辅助。
机器可以利用知识图谱中的实体和关系，提示翻译人员可能的翻译选项，提高翻译效率和准确性。
3. 跨语言交流：基于知识图谱的智能机器翻译技术可以作为跨语言交流的工具。
机器翻译研究述评
ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ． ｎ地 ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ａ ｌ ｓ ｏ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｅ ｄ ｏ ｕ ｔ ｔ ｌ ｌ ｅ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅｓ ｒ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ． ｎｄ ａ ｆ ｏ ｒ ｅ ｃ ａ ｓ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｂ ｌ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ｎｓ ａ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
（ 西 安 电子 科 技 大 学 人 文 学 院 ， 西安 ７ １ ０ ０ ７ １ ）
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｈ ｕ ｍ ａ ｎ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ Ａ ｒ ｔ ｓ ， Ｘ ｉ ｄ ｉ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｘ ｉ ＇ ａ ｎ ７ １ ０ ０ ７ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ ９ １
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： ｌ Ｏ Ｏ ６ — ４ ３ １ １ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ － ０ １ ７ ４ — ０ ３
１ 机 器翻译 的研究历程 机器翻译 是利用计 算机把 一种 自然 语言 转换 成另一 种 自然语言 的过程。早在 上世纪 ３ ０年代初 ，法国科学家 Ｃ ｔ Ｂ ． Ａ ｒ ｔ ｓ ｏ ｕ ｎ ｉ 就提 出 了利 用机器来 进行 语言翻 译 的想法。 １ ９ ４ ６年 电子 计 算机 问世之后 ，美国工 程 师 Ｗ． Ｗｅ ａ ｖ ｅ ｒ 在
继进 行 了机 器 翻 译 试 验 。
基 于 规 则 的 机器 翻 译 中 的规 则 是 语 言 学 家编 写 的 ， 因
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｓ ｕ ｍｍａ ｒ ｉ ｚ ｅ ｄ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ，ａ ｎｄ ｄ ｉ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｏ ｕ ｒ ｃ ａ ｔ ｅ ｇ ｏ ｒ ｉ ｅ ｓ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｅ ｄ ｒ ｕ ｌ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｔ ｒ ｎｓ ａ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ — ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ，ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ — ｂ ｓ ｅ ｄ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒａ ｔ ｎｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｂ ｌ ｅ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ． Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｆ ｏ ｕ ｒ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｄ ｉ ｒ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ． ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｍａ ｄ ｅ ａ ｒ ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｎ 山ｅ ａ ｃ ｈ ｉ ｅ ｖ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｓ ｏ ｆ ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｎ ｓ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
国内外机器翻译述评
国内外机器翻译述评
于大勇
【期刊名称】《现代图书情报技术》
【年(卷),期】1986(000)002
【总页数】15页(P1-15)
【作者】于大勇
【作者单位】中国科学院软件所
【正文语种】中文
【中图分类】G25
【相关文献】
1.机器翻译研究述评 [J], 陈韵;张鹏华;任利华
2.国内外饭店业员工工作满意度测量方法与工具述评——基于国内外2000-2012年实证研究的分析 [J], 李秋云;徐虹;吕兴洋;
3.国内外机器翻译进展状况 [J], 戴伟长
4.国内外饭店业员工工作满意度测量方法与工具述评——基于国内外2000—2012年实证研究的分析 [J], 李秋云; 徐虹; 吕兴洋
5.作为空间的哲学:国内外德勒兹思想研究述评 [J], 李雪;田雨祁
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主谓宾结构英汉机器翻译句法错误分析
On Syntactic Errors in English-Chinese Machine Translation of SVO Structure 作者： 陈媛[1]
作者机构： [1]河南科技大学外国语学院,河南洛阳471023
出版物刊名： 洛阳师范学院学报
页码： 85-91页
年卷期： 2020年 第9期
主题词： 机器翻译;主谓宾结构;人工译文;句法错误
摘要：选取权威新闻网站的50篇英语新闻为研究语料,对主谓宾结构的机器译文和人工译文进行平行对比,归纳总结主谓宾结构英译汉机器翻译存在的规律性句法错误。
研究结果显示,词序错译的发生率最高,其他错误类型的发生率从高到低依次为谓语动词短语错译、介词短语错译、名词短语错译、从句错译、分词短语错译、动词不定式短语错译。
今后的机器翻译系统需进一步加强词典的结构建设,为语言处理程序提供源语言基本单位所具有的词法、句法、语法、语义、语用等方面信息,补充和完善复杂多义区分的途径,提高系统中上下文相关处理的能力。
机器翻译技术的历史与现状
机器翻译技术的历史与现状随着国际交流以及全球化的加速，语言的翻译需求越来越大。
在过去，翻译的工作全都依赖于人力。
但是，随着人们对于自然语言处理的深入研究以及计算机技术的快速发展，机器翻译技术也在不断地增强和改进。
1、机器翻译技术的历史自1950年代起，计算机科学家们就开始研究机器翻译技术，其中最有代表性的是美国军方资助的翻译自动化项目。
这个项目旨在利用现代计算机技术来加速翻译进程，这便是机器翻译技术的雏形。
尽管机器翻译技术在计算机科学领域得到了越来越多地关注，但是实际上，直到2000年代初，机器翻译技术还不能够成功地应用在日常生活中。
这时，统计机器翻译技术的出现，开启了机器翻译技术进入实用应用的大门。
在过去的几年中，神经网络机器翻译技术的诞生，更是给了机器翻译技术带来了突破性进展。
神经网络机器翻译技术不仅在语言的翻译精度方面具有划时代的意义，同时还极大地提高了机器翻译的效率。
2、机器翻译技术的现状当前，机器翻译技术已经成为了“AI+翻译”的绝佳代表。
现有的机器翻译技术主要被分为三类：基于规则的机器翻译技术、基于统计的机器翻译技术以及基于神经网络的机器翻译技术。
基于规则的机器翻译技术主要是利用计算机语言生成的相关技术以及各国语言的语法规则来翻译。
但这种技术存在的最大问题是翻译的质量不如其他的两种机器翻译技术。
基于统计的机器翻译技术则是通过梳理大量的语言翻译数据和语言处理的现成程序，来实现高质量、高效率的翻译。
而运用神经网络技术的机器翻译，目前的表现已经超过了其他两种技术。
这是因为神经网络机器翻译技术能够自动地模拟和组织大量的翻译数据，同时还可以利用类似于人类的思维方式来解决许多具有挑战性的翻译难题。
值得注意的是，尽管机器翻译技术的发展如此之快，但是在实际操作中，机器翻译技术还存在一些问题，如语义理解不准确、文化背景等一系列的问题，而这些问题往往需要由专业的翻译人员来完成。
3、机器翻译技术的未来机器翻译技术的未来也越来越受到各界的关注。
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价值工程1机器翻译的研究历程机器翻译是利用计算机把一种自然语言转换成另一种自然语言的过程。
早在上世纪30年代初，法国科学家CtB ．Artsouni 就提出了利用机器来进行语言翻译的想法。
1946年电子计算机问世之后，美国工程师W ．Weaver 在1949年发表了一份以《翻译》为题的备忘录，正式提出了机器翻译这一设想[1]。
1954年美国乔治敦大学在IBM 公司的协同下，进行了俄英机器翻译实验，这是世界上第一次机器翻译试验。
随后，前苏联、英国、日本、中国等国，也相继进行了机器翻译试验。
机器翻译发展至今，已出现了多种基于不同原理的机器翻译系统。
总体可以将机器翻译系统从方法上大致分为四类：基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译、基于统计的机器翻译和混合式机器翻译。
不同的机器翻译系统各有所长。
例如，基于规则的机器翻译系统擅长于翻译符合规则的句子，翻译的质量较高；基于统计的机器翻译系统具有通用性，自动从语料库中学习语言知识。
2机器翻译的研究成果2.1基于规则的机器翻译基于规则的机器翻译方法是机器翻译领域最初提出的研究方法，该方法认为翻译的过程是需要对源语言进行分析并对源语言意义进行表示、然后再生成等价的目标语言的过程，该方法从70年代中期开始到80年代末在机器翻译界一直占有主导地位。
基于规则的机器翻译系统从体系结构上可以分为：直接翻译系统、转换翻译系统和基于中间语言的翻译系统。
直接翻译系统是根据源语言与目标语言间的词汇单元的对应关系进行翻译，因此这种系统带有针对性过强的弊病。
转换翻译系统中，源语言的分析独立于目标语言，其分析一般只在句法平面上进行。
转换时需要一部双语对应词典，用目标语言单元替换源语言单元时考虑上下文。
与直接翻译系统不同，转换翻译系统的建造需要进行双语对比，构造复杂的映射规则。
基于中间语的翻译系统中源语言与目标语言不直接接触。
把源语言的文本用人工设计的无歧义的中间语来表示，再把中间语言所表达的意义用目标语言的词汇和句法结构表示出来。
中间语言系统不需要转换规则，因为中间语表达式对源语言和目标语言都是一样的。
但中间语言的设计非常困难，即使设计出来其管理也很困难[2]。
基于规则的机器翻译中的规则是语言学家编写的，因此需要消耗大量的人力物力用于规则的开发，研究周期长，实验的代价比较大。
虽然研究者们已经建立了含有成千上万个规则的规则库，然而这种方法仍然具有局限性。
在处理大规模真实语料的时候，效果依然很不理想。
2.2基于实例的机器翻译基于实例的机器翻译的基本思想是日本著名翻译专家长尾真（Makoto Nagao ）[3]在1984年提出的。
基于实例的机器翻译的基本原理是不通过深层的分析，仅仅利用已有的经验知识，通过类比进行翻译。
随着语料库语言学的兴起，越来越多的人对基于实例的机器翻译进行了研究[4,5]。
句子相似度的衡量是基于实例机器翻译研究中最重要的一个内容。
针对句子的相似度，田生伟等[6]对维吾尔语句子的相似度进行了研究，并得出结论：采用词形特征的粗选算法、基于散列单词倒排索引能够有效提高算法的查找速度，快速从语料库中筛选出候选句子集合；多策略精选算法中采用基于维吾尔语词频的单词区分度算法、连续单词序列抽取算法，可以有效衡量两个维吾尔语句子的相似程度，能够有效地从候选句子集合中找出与输入句子最相似的句子。
2.3基于统计的机器翻译基于统计的机器翻译方法是20世纪90年代兴起的一种方法，也是当前机器翻译的主要方法。
这种方法自动从语料库中学习语言知识，再利用这些知识对语言进行翻译。
它不需要人工编写规则并且对所有语言都适用，但其翻译质量依赖于语料库的大小。
目前可以将统计机器翻译模型分为基于词、短语和句法的———————————————————————基金项目：西安电子科技大学基本科研业务费资助项目“机器翻译与人工翻译的对比研究”（K50510080003）。
作者简介：陈韵（1979-），女，福建厦门人，硕士，西安电子科技大学人文学院讲师，主要研究方向为应用语言学。
机器翻译研究述评A Review on Machine Translation陈韵CHEN Yun ；张鹏华ZHANG Peng-hua ；任利华REN Li-hua（西安电子科技大学人文学院，西安710071）（School of Humanities and Arts ，Xidian University ，Xi'an 710071，China ）摘要：文章讨论了机器翻译研究的历程，总结了机器翻译的研究成果，将机器翻译分为了基于规则的机器翻译、基于实例的机器翻译、基于统计的机器翻译和混合式机器翻译四类。
并根据这四个研究方向对机器翻译研究成果进行了述评。
最后指出目前机器翻译研究存在的不足，并预测混合式机器翻译将成为机器翻译研究的热点。
Abstract:The paper discussed the development of machine translation,summarized its achievements,and divided it into four categories which included rule -based machine translation,example -based machine translation,statistics -based machine translation and blending machine translation.Based on these four research directions,the paper made a review on the achievements of machine translation researches.The paper also pointed out the defects of the machine translation research,and forecasted that the blending machine translation would become the trend of the future research.关键词：机器翻译；述评；成果Key words:machine translation ；review ；achievements 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）01-0174-03·174·DOI:10.14018/13-1085/n.2013.01.121Value Engineering三种模型。
2.3.1基于词的机器翻译模型词对齐是统计机器翻译中的重要技术之一。
肖桐等[7]提出了一种重对齐方法，这种方法在IBM models获得的正反双向词对齐的基础上，确定出正反双向对齐不一致的部分。
之后，对双向词对齐不一致的部分进行重新对齐以得到更好的对称化的词对齐结果。
实验结果表明，相比在统计机器翻译中广泛使用的基于启发信息的词对齐对称化方法，这种重对齐方法可以使统计机器翻译系统得到更高的翻译准确率。
徐春[8]等通过对各种汉维翻译模型的研究发现，在汉维翻译中，词对齐问题，主语、谓语中心词和时态的一致性问题是制约其翻译性能的主要因素。
董兴华[9]等对汉维统计机器翻译中的形态学处理问题进行了研究，研究结果表明：对汉语句法结构的调整及以词干、词缀等更小的词素形式参与训练可以有效提高翻译质量。
2.3.2基于短语的机器翻译模型基于词的翻译模型在实用中遭遇到了词对齐噪声的影响且没有考虑句子的结构及上下文信息，在两种语言的语序相差比较大时翻译效果不好。
为了解决上述问题，基于短语的机器翻译模型被提出[10]。
Och[11]提出将对齐短语泛化为基于词类的对齐模板，并采用线性对数模型作为整体框架。
调序模型是统计机器翻译研究的一个重点。
侯宏旭等[12]通过对汉蒙机器翻译中调序模型的研究，为基于短语的汉蒙机器翻译提出了一种基于词语语序变化分布特点的调序模型，该模型比较简单，模型参数很少，但效果好于传统的模型，比较适合于汉语和蒙古语这类语序差别较大的语言之间的翻译，更重要的是能够有效地提高汉蒙机器翻译的性能。
为解决基于短语统计机器翻译存在的调序能力不足的问题，一些研究者尝试利用句法分析器对基于短语统计机器翻译的输入汉语句子进行句法分析，然后利用转换器进行调序操作，并对部分类型短语进行预先翻译，然后再利用基于短语统计机器翻译的解码器进行翻译。
如果基于短语的统计机器翻译模型不将非连续短语的情况考虑在内，会造成翻译结果在目标语言中的意义变化或缺失。
针对这一问题，孙越恒等[13]以非连续介词短语为例，提出了一种短语模板抽取算法。
该算法采用基于规则的方法，抽取出中文非连续介词短语模板，借助双语对齐语料和介词方位词翻译表，获得模板对应的英文翻译，最终形成的双语模板被加入短语翻译表中，使译文更加符合语法规范。
为克服传统的短语抽取方法对词对齐信息的依赖性强，抗噪声能力差这一缺陷，梁华参[14]提出基于词汇相似度约束的短语抽取策略。
王斯日古楞[15]等在对汉语和蒙古语中的量词翻译进行研究的基础上，提出了使用量词表进行翻译,总结出了一对一、多对一、一对零和一对多等汉语量词到蒙语量词翻译的对应关系，给出了各种对应中的翻译方法。
这种方法能有效解决翻译中出现的量词错误，尤其是对临时量词和一对空的量词翻译非常有效。
基于短语的机器翻译中，传统的估计方法只考虑了双语短语同时出现，满足对齐一致性的情况,而没有对其他情况进行统计,因而短语翻译概率的估计不够准确。
因此一些研究者修改了传统的短语概率计算公式，在估计概率的过程中充分地考虑短语的各种出现情况，提高了翻译效率。
2.3.3基于句法的机器翻译模型基于句法的统计机器翻译模型几乎与基于单词的统计翻译模型同一时间被提出，但是，在2000年之后，基于句法的统计机器翻译研究才逐渐得到人们的关注和认可。
引入句法结构有助于解决基于短语的统计机器翻译本身存在一些固有缺陷，如短语层次上的全局重排序，短语非连续性和泛化能力等问题。
并且,有些基于句法的统计机器翻译系统在性能上已经明显超过了基于短语的系统，如2005年NIST机器翻译评测中的Chiang的Hiero系统，2006年NIST机器翻译评测中的ISI的系统和中科院计算所的系统。
徐春[8]等在对各种汉维翻译模型的研究中发现，汉语和维吾尔语的句法结构差异对翻译性能也存在着影响。
王斯日古楞[16]在对汉蒙统计机器翻译的研究中发现，对于语序差异较大的汉语和蒙古语，基于蒙古语语序的汉语句子调序方法对于系统性能的提高相当有效。
2.4混合式机器翻译模型近几年来，针对各种翻译模型存在的缺陷，研究者开始转向混合式机器翻译。