1、信息時代的發(fā)展離不開人工智能的推動，人工智能領(lǐng)域中的一個重要課題就是機器翻譯。機器翻譯是實現(xiàn)全球無障礙交際的重要技術(shù)手段，社會需求迫切，潛在市場可觀。正因為如此，一部分語言學家和人工智能專家將科研與技術(shù)力量瞄準了這一跨世紀的課題。采用新的翻譯方法來發(fā)展機器翻譯技術(shù)，建立可信賴的機器翻譯系統(tǒng)已成為當務(wù)之急。
　　 縱觀機器翻譯的整個發(fā)展歷程，機器翻譯的主流方法一直是基于規(guī)則的方法，上世紀90年代起，隨著高性能計算機的出現(xiàn)和聯(lián)機語料

2、的不再缺乏，語料庫方法重新復(fù)蘇并引起了廣泛關(guān)注。目前，語料庫方法主要包括：基手統(tǒng)計和基于實例的方法，兩者都是使用語料作為翻譯知識的來源。其中，前者的研究目前已取得了較大進展，已不僅局限于原先IBM提出的基于詞的統(tǒng)計翻譯方法，進而發(fā)展到基于短語乃至句法的統(tǒng)計翻譯方法，翻譯效果有了明顯提高。
　　 本文針對基于短語的統(tǒng)計機器翻譯技術(shù)，重點研究了以下幾方面內(nèi)容：
　　 1.闡明了該課題研究的意義，回顧了計算語言學、機器翻譯的發(fā)

3、展歷史及現(xiàn)狀，陳述了本文的主要研究內(nèi)容。
　　 2.對機器翻譯的各種技術(shù)及分類進行了較為系統(tǒng)和詳細的綜述，在此基礎(chǔ)上，重點介紹了基于短語的統(tǒng)計機器翻譯模型主要技術(shù)及其研究情況，包括語言模型和翻譯模型的建立，以及解碼器的原理和設(shè)計思路，并以此作為下面設(shè)計基于短語的統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)的基礎(chǔ)和依據(jù)。
　　 3.針對基于短語的統(tǒng)計機器翻譯模型，按照語料預(yù)處理、建立語言模型、翻譯模型、構(gòu)建解碼器等步驟搭建了一個基于短語的機器翻譯系統(tǒng)

4、，對其中部分模塊進行了優(yōu)化，并根據(jù)系統(tǒng)需要使用Java編程實現(xiàn)了部分功能，如語料的抽取、規(guī)范化等，提高了翻譯的效率。
　　 4.建立了一個基于詞的統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)，使用同樣的語料庫進行訓(xùn)練，用于和前者進行比較。
　　 5.采用自動評測的方法對兩個系統(tǒng)的性能進行了測試。同時，通過翻譯的實際效果和自動評測結(jié)果的比較，證明了基于短語韻系統(tǒng)在同等條件下較基于詞的系統(tǒng)更優(yōu)。另外，還嘗試對基于短語的統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)參數(shù)進行了優(yōu)化。<