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多策略的机器翻译 王海峰 东芝（中国）研究开发中心 北京 100738 wanghaifeng@ 摘要：统计机器翻译方法由于其良好的数学模型、无指导的学习能力、良好的鲁棒性等优点而备受重 视。基于规则的机器翻译方法对语言规律良好的概括和描述能力以及基于实例的机器翻译方法对相似句子 相当精确的翻译也颇有价值。多种方法相融合的机器翻译策略正在成为机器翻译发展的重要方向。本文全 面介绍东芝对规则、实例、统计等各种机器翻译方法的研究，以及在融合各种方法方面的探索。 关键词：机器翻译，基于规则的机器翻译，基于实例的机器翻译，统计机器翻译，多策略机器翻译 Multi-Strategy Machine Translation Wang Haifeng Toshiba (China) Research Development Center Beijing 100738 wanghaifeng@ Abstract: Statistical Machine Translation (SMT) is very popular for its adequate mathematical model, unsupervised learning capacity, and robustness. Rule-Based Machine Translation (RBMT) and Example-Based Machine Translation (EBMT) methods are also valuable. Rules are good at modeling linguistic theory and phenomena. EBMT method is able to translate similar input very well. Multi-strategy machine translation becomes more and more important in the machine translation community. This paper introduces Toshibas efforts on RBMT, EBMT, SMT and the combination of the three methods. Keywords: Machine Translation, Rule-based Machine Translation, Example-based Machine Translation, Statistical Machine Translation, Multi-Strategy Machine Translation 1 引言 在三种主流机器翻译方法中，统计机器翻译方法正受到学术界更多的关注。一方面，在 具有广泛影响力的 NIST 机器翻译评测中1 ，统计机器翻译系统连连胜出；另一方面，在 ACL 等主流学术会议上，也是多数机器翻译方面的论文都集中在统计方法上。那么，是不 是基于规则的机器翻译方法和基于实例的机器翻译方法就已经江河日下，行将退出历史舞台 了呢？让我们首先关注一下规则方法和实例方法的现状。 规则方法虽然已经较少出现在主流学术会议上了，但一个有趣的现象是，目前真正为用 户所使用的机器翻译产品大多都是基于规则的。同时，规则方法也并不是停滞不前了，而是 仍有不断提高的潜力[1]。 目前来看，实例方法不如规则方法在产品中应用广泛，也不如统计方法在学术会议上广 受重视及在评测中胜出，但实例方法也依然活跃并富有潜力。在2005 年的机器翻译峰会（MT Summit X）上，实例方法仍然是与会学者大量讨论的话题，而且MT Summit X 还专门组织 1 /speech/tests/mt/ 了一个基于实例机器翻译的Workshop ，著名的机器翻译专业国际期刊“Machine Translation ” 也将在2006 年下半年发