机器翻译基于语料库（Corpus-Based）的机译系统
不同于基于规则的机译系统，基于语料库的机译系统以语料的应用为核心，使用经过划分并带有标注的语料库构建知识库。这种方法可以分为基于统计和基于实例两大类。基于统计的方法将翻译视为概率问题，目标是找到源语言句子到目标语言句子概率最大的翻译。具体实现涉及建立概率模型、训练模型参数以及解码过程，其中包括模型问题、训练问题和解码问题。IBM公司研究人员提出五种词到词统计模型（IBM模型1至5），采用最大似然法估计参数。然而，早期由于计算机性能限制，无法实现大规模数据训练。
随着计算机性能的显著提升，基于统计的机器翻译方法得以广泛应用于语音识别、文字识别和词典编纂等领域，并取得了显著成效。GIZA软件包的推出和优化，特别是Och提出的基于最大熵模型的区分性训练方法，极大地提高了统计机器翻译的性能。此外，自动客观评价方法的出现，如BLEU评价指标，为翻译结果提供了自动评价途径，减少了繁琐的人工评价工作。
目前，基于统计的机器翻译广泛应用于包括Google在线翻译在内的多种翻译系统。该方法通过搜索大量双语网页内容，建立语料库，自动选取最常见的词与词对应关系，生成翻译结果。尽管基于统计的方法简化了处理过程，但翻译质量仍依赖于准确的翻译模型和丰富的语料库。对于不同语言的语序差异较大的情况，基于词的统计机器翻译可能会受限。
基于实例的机器翻译方法，由长尾真提出，通过双语对照实例库进行翻译。这种方法对于相似文本翻译非常有效，随着例句库规模的增加，翻译效果显著提高。但受限于实例库规模，基于实例的机器翻译在通用领域的应用受到限制。因此，大多数机器翻译系统通常采用结合基于规则和实例的方法，以提高翻译的准确性和覆盖范围。
扩展资料
机器翻译（machine translation），又称为自动翻译，是利用计算机把一种自然源语言转变为另一种自然目标语言的过程，一般指自然语言之间句子和全文的翻译。它是自然语言处理 （Natural Language Processing）的一个分支，与计算语言学（Computational Linguistics ）、自然语言理解（ Natural Language Understanding） 之间存在着密不可分的关系。
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