林 政，呂雅娟，劉 群，馬希榮

(中國科學院 計算技術(shù)研究所, 智能信息處理重點實驗室，北京 100190)

引言

在計算語言學的發(fā)展和研究中，雙語平行語料庫的作用日益突顯，雙語平行語料庫可以用于統(tǒng)計機器翻譯的模型訓練[1]，雙語語料庫的建設(shè)對于雙語詞典編纂[2]、跨語言信息檢索也有重要價值。但是大規(guī)模雙語平行語料庫的獲取并不容易，現(xiàn)有的平行語料庫在規(guī)模、時效性和領(lǐng)域的平衡性等方面還不能滿足處理真實文本的需要[3]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和迅速發(fā)展，越來越多的信息以多語言的形式發(fā)布，這就為雙語或多語的語料庫建設(shè)提供了資源。

Web上的雙語網(wǎng)頁大致可以分為兩類，一類是雙語信息分布于兩個對照的網(wǎng)頁間，本文稱之為雙語平行網(wǎng)頁(例如http://www.gov.hk/tc/residents/和http://www.gov.hk/en/residents/)；另一類是雙語信息包含在同一個網(wǎng)頁內(nèi)，如圖1所示，本文稱之為雙語混合網(wǎng)頁。已有的研究方法主要處理的是雙語平行網(wǎng)頁，獲取雙語平行網(wǎng)頁有兩種常用方法：一種是基于URL相似性[4-5]：首先利用搜索引擎和雙語網(wǎng)站中的語言標志作為啟發(fā)式信息(如網(wǎng)站中的“English Version”、“中文版”等)來獲取候選雙語平行網(wǎng)站，然后再利用網(wǎng)頁URL地址的相似性(如file_e.html 和 file_c.html)來獲取平行網(wǎng)頁。另一種是基于網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)相似性的[6-7]：通過追蹤平行網(wǎng)頁上的鏈接，分析網(wǎng)頁之間的html標簽結(jié)構(gòu)(DOM tree)的相似性，不斷迭代發(fā)現(xiàn)新的候選平行網(wǎng)頁?；陔p語平行網(wǎng)頁的雙語平行資源獲取方法取得了很好的效果，為平行語料庫的自動獲取提供了有效的解決方案。

http://blog.sina.com.cn/s/blog_486c0f670100didk.html?tj=1

雙語平行網(wǎng)頁存在地址或結(jié)構(gòu)上的相似性，處理方法已經(jīng)很成熟，但這些方法并不適用于雙語混合網(wǎng)頁。雙語混合網(wǎng)頁與雙語平行網(wǎng)頁相比，雙語對照更整齊、翻譯質(zhì)量較好、句對長度適中，然而雙語混合網(wǎng)頁不存在地址和結(jié)構(gòu)上的相似性，很難自動發(fā)現(xiàn)和區(qū)分，而且頁面組織形式多樣，很難精確抽取主體內(nèi)容。目前對于雙語混合網(wǎng)頁的解決方案仍比較少，一種自適應模式學習的方法[8]最近被提出，該方法首先利用翻譯和音譯模型找到網(wǎng)頁中的翻譯詞對作為種子，然后利用種子學習泛化的模板，最后利用學習到的模板抽取網(wǎng)頁中所有的雙語平行數(shù)據(jù)。這種方法可以獲取大量的雙語平行句對，但是正確率只有83.5%。本文提出了另一種從雙語混合網(wǎng)頁自動獲取雙語平行語料的方案，不僅可以獲得大量雙語平行句對，而且正確率比較高，平均正確率有93.75%，前150萬的平均正確率可以達到96%。本文提出的決方案解決了候選混合網(wǎng)頁的發(fā)現(xiàn)和獲取，網(wǎng)頁噪聲過濾，雙語網(wǎng)頁確認以及平行句對抽取等難點問題。此外，本文將從Web上獲取的雙語平行句對應用于統(tǒng)計機器翻譯的模型訓練，提出了句對質(zhì)量排序和領(lǐng)域信息檢索兩種不同的應用策略將Web平行語料加載到訓練集中，實驗證明本文提出的兩種策略可以提高翻譯系統(tǒng)性能，在IWSLT評測任務(wù)中BLEU值可以提高2到5個百分點。

本文第1節(jié)主要闡述候選雙語混合網(wǎng)頁的獲取方法，第2節(jié)描述如何從雙語混合網(wǎng)頁抽取平行句對，第3節(jié)研究Web平行語料在統(tǒng)計機器翻譯中的應用策略，第4節(jié)是實驗結(jié)果，第5節(jié)是對全文的總結(jié)和對未來工作的展望。

1 候選雙語混合網(wǎng)頁獲取

1.1 候選雙語混合網(wǎng)頁獲取方法

相對于候選雙語平行網(wǎng)頁而言，候選雙語混合網(wǎng)頁的獲取更為困難。因為這類網(wǎng)頁的分布通常不確定，缺乏一些常見的啟發(fā)式信息(如雙語網(wǎng)站獲取中的“中文版”、“英文版”等)。本文首先介紹兩種獲取雙語混合網(wǎng)頁的常用方法：

方法一：限定目標源的方法，預先收集整理若干個相關(guān)主題的網(wǎng)站，比如英語學習網(wǎng)站和翻譯網(wǎng)站等，然后遞歸下載。

方法二：利用搜索引擎的方法，通過搜索引擎和啟發(fā)式信息可以獲得大量鏈接，然后以這些鏈接作為種子鏈接，進行遞歸下載。

本文結(jié)合以上兩種方法，提出了第三種候選資源獲取方法——嘗試下載策略。首先利用搜索引擎和啟發(fā)式信息得到一個候選網(wǎng)站列表，比如以“雙語新聞 英漢”為啟發(fā)信息用Google進行檢索，可以得到不重復的524個鏈接。通過查看，這些頁面大致可以分成三類：

(1) 目錄型網(wǎng)頁：通常是所有雙語新聞或雙語閱讀的標題鏈接頁，追溯鏈接可以得到大量的雙語混合網(wǎng)頁。此類網(wǎng)頁可以遞歸下載。

(2) 內(nèi)容型網(wǎng)頁：通常本身是雙語混合網(wǎng)頁，但是追溯鏈接得到的都是無關(guān)網(wǎng)頁，比如某人博客中一篇雙語文章。此類網(wǎng)頁不可以遞歸下載。

(3) 無關(guān)網(wǎng)頁：既不是目錄型網(wǎng)頁，也不是內(nèi)容型網(wǎng)頁。此類網(wǎng)頁不可以遞歸下載。

真正的候選網(wǎng)站列表應由目錄型網(wǎng)頁組成，若對內(nèi)容型網(wǎng)頁和無關(guān)網(wǎng)頁進行遞歸下載，將得到大量的無關(guān)網(wǎng)頁，不僅會占用較大的存儲空間，還會影響系統(tǒng)的執(zhí)行效率。由于不同網(wǎng)站的設(shè)計風格和組織架構(gòu)各式各樣，所以很難利用規(guī)則判斷或是特征分類的思想對這三類網(wǎng)頁進行區(qū)分，所以本文采用了一種嘗試下載策略。把通過啟發(fā)式信息和搜索引擎返回的所有種子鏈接分別追溯至下一層，即只下載當前頁面和當前頁面上的鏈接所對應的頁面，不再進行更深層的采集。然后用2.2節(jié)所提到的方法進行雙語混合網(wǎng)頁確認，如果一個種子鏈接所對應的下一層含有5個(經(jīng)驗值)以上的雙語混合網(wǎng)頁，則認為此種子鏈接可以進行遞歸下載，將其放入候選網(wǎng)站列表中，否則將其舍棄。

1.2 方法比較

方法一的優(yōu)點是候選資源質(zhì)量較好，避免了大量非雙語混合網(wǎng)站的下載，缺點是網(wǎng)頁數(shù)量有限且網(wǎng)站的選擇需要人工干預。

方法二的優(yōu)點是可以自動發(fā)現(xiàn)候選網(wǎng)站，缺點是候選資源良莠不齊，會下載到大量非雙語混合的無關(guān)網(wǎng)頁，需要對大量無關(guān)網(wǎng)頁進行過濾，空間和時間開銷都很大。

方法三同時具備以上兩種方法各自的優(yōu)點，即實現(xiàn)了高質(zhì)量候選網(wǎng)站的全自動篩選，克服了方法一和方法二各自的不足。

為了衡量以上三種方法各自的特點，本文進行了一組實驗，即在相同時間下，考察分別使用三種方法得到的候選網(wǎng)站的正確率和候選網(wǎng)站的數(shù)量。

表1 候選雙語混合網(wǎng)站獲取方法比較

綜合考慮，在相同的時間開銷下，方法三是最優(yōu)的候選資源獲取方法，候選網(wǎng)站的質(zhì)量比方法一持平，候選網(wǎng)站的數(shù)量是方法一的2.47倍。與方法二相比，候選網(wǎng)站的正確率提高了59%，與此同時空間開銷也降低了一半。

2 雙語平行句對抽取

通過第一節(jié)的方法可以獲取大量的候選雙語混合網(wǎng)頁，然后需要從候選的雙語混合網(wǎng)頁中區(qū)分出真正的雙語混合網(wǎng)頁，并從真正的雙語混合網(wǎng)頁中抽取雙語平行句對，主要任務(wù)可以分成三部分：網(wǎng)頁噪聲過濾、雙語混合網(wǎng)頁確認和句子對齊。

2.1 網(wǎng)頁噪聲過濾

Web文檔包含了大量的噪聲內(nèi)容，比如廣告鏈接、導航條和圖片等，這些噪音通常分布在網(wǎng)頁的不同位置，缺乏規(guī)律性。大量的網(wǎng)頁噪聲不僅會影響雙語混和網(wǎng)頁確認的準確率，也會影響句子對齊的準確率，所以首先需要對所有候選網(wǎng)頁進行噪聲過濾。

本文采用一種專用的基于模板的網(wǎng)頁噪聲過濾方法。因為不同網(wǎng)站的編輯規(guī)則通常不同，所以很難定義一組通用的規(guī)則來處理所有的候選網(wǎng)站，但是仔細觀察，發(fā)現(xiàn)同一個網(wǎng)站內(nèi)部的噪聲分布和內(nèi)容是大致相似，所以可以在每個網(wǎng)站內(nèi)部自動學習噪聲模板，N個網(wǎng)站就會自動生成N個噪聲模板，然后每個網(wǎng)站分別參照自身對應的噪音模板進行過濾，具體算法見文獻[9]。

2.2 雙語混合網(wǎng)頁確認

候選雙語混合網(wǎng)頁并不一定是真實的雙語內(nèi)容對照的網(wǎng)頁，有很多單語網(wǎng)頁或者英語試題等等，因此必須區(qū)分真正的雙語混合網(wǎng)頁和非雙語混合網(wǎng)頁。本文對雙語平行網(wǎng)頁的確認主要分為兩步來完成，分別是基于雙語字符數(shù)的粗判別和基于詞典的細判別。

通常雙語平行網(wǎng)頁中兩種語言的字符數(shù)是成比例的，以中英文為例，假設(shè)中文文件的字符數(shù)為number_zh, 英文文件的字符數(shù)為number_en, 當“number_zh/number_en > T”或者“number_en / number_zh > T”時，則認為是非雙語平行網(wǎng)頁。實驗中，T 的取值為3。

2.3 句子對齊

經(jīng)過上一步的雙語混和網(wǎng)頁確認，得到的是篇章級或段落級對齊的雙語文本，而統(tǒng)計機器翻譯模型訓練需要的是句子級對齊的雙語平行語料庫，所以還需要在兩個單語文本之間抽取雙語平行句對。

Brown和Gale最早提出了基于長度的句子對齊方法[11]。Stanley F.Chen通過建立詞到詞的翻譯模型，實現(xiàn)了另一種基于詞典的句子對齊方法[12]。Wu、Utsuro將長度方法和詞典方法相結(jié)合，分別進行了漢英和日英句子的對齊試驗，得出了混合方法好于單純的長度方法或者詞匯方法[13-15]。

本文的主要工作是在長度加詞典的基礎(chǔ)上又考慮了標點符號和數(shù)字、縮略詞等其他混合信息，實現(xiàn)了一個漢語和英語的句子對齊方法?；诨旌咸卣鞯木渥訉R方法主要考慮了3類特征，分別是：

(1) 長度特征：這是最廣泛被采用的特征，因為互為翻譯的句子長度符合一定比率。

(2) 翻譯特征：利用翻譯特征來進行句子對齊可以大幅度提高對齊的精度。

(3) 符號特征：句子中的符號主要包括標點符號、數(shù)字、縮略詞等?；榉g的句子通常會使用對應的標點符號。

一些出現(xiàn)頻率較低的符號具有很高的參考價值，比如？、！、*、$。句子中的數(shù)字和縮略詞一般不會出現(xiàn)在雙語詞典中，在互譯文本中卻經(jīng)常采用相同的形式，比如表示日期、數(shù)量、專有名詞、機構(gòu)名等。因此，考慮符號特征對句子對齊是有意義的，可以作為長度特征和翻譯特征之外的一個很好的補充。

3 Web平行語料在統(tǒng)計機器翻譯中的應用

這一節(jié)主要研究Web平行語料的特點，以及根據(jù)Web平行語料的特點提出的兩種將Web語料應用于統(tǒng)計機器翻譯的方法。

3.1 Web平行語料特點

從Web上獲取的雙語平行語料庫主要有三個特點：

領(lǐng)域分布廣泛：Web平行語料是從互聯(lián)網(wǎng)上隨機采集的，可能來自于政府的官方新聞網(wǎng)站，可能來自于英語學習網(wǎng)站，可能來自于某人的博客等等，所以具有領(lǐng)域分布廣泛的特點。現(xiàn)有的雙語平行語料庫通常都是限定領(lǐng)域的，比如官方的雙語法律文檔，而Web平行語料庫的多領(lǐng)域性可以克服現(xiàn)有平行語料庫領(lǐng)域局限的不足，也為領(lǐng)域性課題應用提供了很好的基礎(chǔ)資源。

實時數(shù)據(jù)更新：由于互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)及時更新瞬息萬變，所以從Web上獲取的雙語平行語料具有一定的實時性，可以捕捉到最新穎的詞匯和翻譯，新詞發(fā)現(xiàn)是計算語言學中的一個重要課題。比如“我被雷到了?！睂⑽姆g“I am startled.”，把這些實時數(shù)據(jù)加到統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)的訓練集中可以讓系統(tǒng)學習到更多的知識從而提高性能。

存在噪音干擾：Web2.0時代的最大特點就是用戶的參與性，從Web上獲取的雙語平行數(shù)據(jù)很多來自互聯(lián)網(wǎng)用戶的個人發(fā)布，比如論壇中的翻譯擂臺，所以可能存在一些拼寫和語法上的錯誤，這些噪音的存在使得Web平行語料不可能具有百分之百的正確率，所以需要去粗取精提取真正有價值的信息。

為了確認Web平行語料的領(lǐng)域分布情況，我們進行了如下實驗，對從Web上獲取的雙語平行文本進行分類，分類器采用的是中國科學院計算技術(shù)研究所的DRAP分類系統(tǒng)，這種分類器的效果要優(yōu)于支持向量機、樸素貝葉斯和K近鄰等分類技術(shù)(詳情參照http://www.searchforum.org.cn/tansongbo/software.htm)，分類結(jié)果如圖2所示。

圖2 Web雙語平行語料領(lǐng)域分類

從分類結(jié)果圖可以看出，Web雙語平行語料的領(lǐng)域分布比較隨機，其中娛樂、科技、教育和電腦四個領(lǐng)域的分布比例較高，其他領(lǐng)域所占比例較小，可見這些領(lǐng)域的雙語平行語料比較稀缺，而Web雙語平行語料本身規(guī)模巨大，所以對這些稀缺領(lǐng)域的平行語料獲取是非常有意義的。

由于Web雙語平行語料存在一定的噪音干擾，且領(lǐng)域分布非常隨機，所以若將其直接加載到統(tǒng)計機器翻譯的模型訓練中效果并不理想，因此根據(jù)Web雙語平行語料的特點，我們提出了兩種應用策略，使其更好的適應實際應用的需要。

3.2 Web平行語料應用于SMT的兩種方法

(1) 句對質(zhì)量排序方法

統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)的性能通常和雙語平行句對的質(zhì)量成正比，所以本文提出一種平行句對打分重排序的方法，以挑選質(zhì)量較好的雙語平行句對。這里定義一個評價函數(shù)為每一個平行句對打分，然后將平行句對按得分由高到低排序。

定義評價函數(shù)：F=Len_Ratio_Score(S,T)+Trans_Rate_Score(S,T)

Len_Ratio_Score(S,T)是源語言句子和目標語言句子的長度比得分：

-∞<δ<+∞

Trans_Rate_Score(S,T)為源語言句子和目標語言句子的互翻譯率得分：

平行句對互翻譯程度的得分定義為：按照從英文向中文的方向查詞典，中文解釋在中文句子中命中的次數(shù)比上英文句子的總單詞數(shù)。平行句對的互翻譯程度越高則Trans_Rate_Score(S,T)得分越高。

(2) 領(lǐng)域信息檢索方法

基于統(tǒng)計的機器翻譯方法使用雙語平行語料庫作為翻譯知識的來源，翻譯知識的獲取在翻譯之前完成。基于統(tǒng)計的方法需要大規(guī)模雙語平行語料，其翻譯模型、語言模型參數(shù)的準確性直接依賴于語料的規(guī)模，其翻譯質(zhì)量主要取決于概率模型的好壞和語料庫的覆蓋能力。在已知測試集領(lǐng)域的情況下，可以挑選與測試集領(lǐng)域相關(guān)的雙語平行語料進行模型訓練，使機器翻譯系統(tǒng)學習到的翻譯知識盡可能的與測試集一致，從而提高翻譯質(zhì)量。因此，為了更好的利用Web雙語平行語料庫，本文提出了一種領(lǐng)域信息檢索的方法從Web雙語平行語料庫種檢索與測試集相似的句子用于模型訓練，具體分為三步：

(1) 在測試集上建立索引，本文使用開源的信息檢索工具Lemur進行索引的建立和查詢。

(2) 把Web平行語料庫中的句對逐一作為查詢字符串，檢索測試集中與之相似的句子，然后把返回的所有句子的相似度得分相加，即得到Web平行語料庫中每個句對與整個測試集的相似程度。

(3) 按相似程度分值對整個Web雙語平行語料庫進行排序。

4 實驗

4.1 雙語平行句對獲取實驗

目前針對雙語混合網(wǎng)頁的研究還比較少，微軟提出的自適應模式學習的方法[8]有效的解決了從雙語混合網(wǎng)頁抽取平行句對的問題，取得了良好的效果。為了證明本文提出的方法同樣有效并且具有更高的句對正確率和網(wǎng)頁召回率，特將兩種方法進行對比，結(jié)果如表2所示。

表2 基于雙語混合網(wǎng)頁的平行語料挖掘方法對比

從表2可以看出，對比兩種基于雙語混合網(wǎng)頁的平行句對挖掘方法，Microsoft的方法在獲取的平行句對總的數(shù)量上占優(yōu)勢，而本文提出的方法卻在雙語混合網(wǎng)頁召回率和平行句對正確率上占優(yōu)勢。之所以前者能獲取大量的平行句對是因為具有35億的候選網(wǎng)頁可從中篩選，但其混合網(wǎng)頁的召回率只有0.6%，這無疑會消耗大量的空間和時間成本，而本文提出的方法具有更高的存儲利用率。此外，本文提出的方法所抽取的平行句對正確率幾乎比前者高出10%，顯然我們的研究是有價值的。

4.2 平行句對排序?qū)嶒?/h3>

將258萬雙語平行句對按照評價函數(shù)F進行重排序，取前150萬句對平均分成五組進行隨機抽樣，每組隨機抽樣500個句對，一共抽樣2 500個句對，然后通過人工查驗的方式統(tǒng)計正確率，前150萬雙語平行句對的平均正確率是96%，分組統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

表3 句對重排序后正確率統(tǒng)計

從分組統(tǒng)計結(jié)果可以看出，評價函數(shù)F的設(shè)置是合理的，經(jīng)過打分重排序，可以將高質(zhì)量的平行句對排在前面，將低質(zhì)量的平行句對過濾掉，從而獲取正確率更高的雙語平行語料。

4.2 Web數(shù)據(jù)應用于SMT的實驗

Web雙語平行語料應用于統(tǒng)計機器翻譯系的實驗環(huán)境設(shè)置如下：解碼器為著名的開源解碼器moses(摩西)(http://www.statmt.org/moses/)，對齊工具使用的GIZA++(http://www.fjoch.com/GIZA++.html)，語言模型為四元，參數(shù)訓練方法使用的是最小錯誤率訓練，系統(tǒng)實現(xiàn)采用對數(shù)線性模型，機器翻譯性能的評測標準為國際評測的通用標準BLEU[16]。

第一組實驗，將用國際IWSLT評測的公用語料BTEC語料訓練的翻譯系統(tǒng)作為基準系統(tǒng)，按照平行句對打分重排序的方法將排序靠前的Web平行句對加入到訓練集，以混合后的數(shù)據(jù)重新訓練翻譯系統(tǒng)。為了觀察BLEU值的變化，我們按照指數(shù)級增加的方式分別加入2 000、4 000、8 000、16 000個Web雙語平行句對到訓練集，實驗結(jié)果如表4中數(shù)據(jù)所示。

從表4可以看出，隨著添加到訓練集數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，翻譯系統(tǒng)的性能也隨之提升。添加2 000個雙語平行句對時效果提升最明顯， 主要因為這2 000個雙語平行句對的翻譯質(zhì)量是最好的，打分排序最靠前，翻譯正確率可以達到99%。隨著添加數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，系統(tǒng)性能的提升速度越來越緩慢，因為后面添加的數(shù)據(jù)的翻譯質(zhì)量要低于前面添加的數(shù)據(jù)，但是BLEU值都在穩(wěn)步提升，實驗結(jié)果證明按照打分重排序挑選出的Web雙語平行句對是可以應用于統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)的模型訓練的，效果比較理想。

表4 打分重排序方法挑選添加數(shù)據(jù)的實驗

第二組實驗，將用BTEC語料訓練的翻譯系統(tǒng)作為基準系統(tǒng)，按照平行句對信息檢索的方法將查詢返回的與測試集相似的Web平行句對加入到訓練集，以混合后的數(shù)據(jù)重新訓練翻譯系統(tǒng)。與第一組實驗相同，也按照指數(shù)級增加的方式分別加入2 000、4 000、8 000、16 000個Web雙語平行句對到訓練集，實驗結(jié)果如表5中數(shù)據(jù)所示。

表5 信息檢索方法挑選添加數(shù)據(jù)的實驗

從表5可以看出，隨著添加到訓練集數(shù)據(jù)規(guī)模的增加，翻譯系統(tǒng)的性能也隨之提升，但BLEU值提升的趨勢與實驗一有所不同。第二組實驗中，翻譯系統(tǒng)性能的提升速度是比較平穩(wěn)的，而第一組實驗呈現(xiàn)先快后慢的趨勢。因為第三組實驗添加的句對翻譯質(zhì)量比較平均，而第二組實驗添加的句對翻譯質(zhì)量是由高到低排序的。從實驗二可以看出，用信息檢索的方法對Web雙語平行句對加以利用是有效的，因為IWSTL評測是旅游會話領(lǐng)域的語料，所以相比第一組實驗的NIST語料更能體現(xiàn)根據(jù)特定領(lǐng)域選取的語料對翻譯效果的影響。

上述實驗證明，我們提出的兩種對于Web雙語平行語料的利用方案是都是有效的，按照兩種方案挑選出的數(shù)據(jù)加入統(tǒng)計機器翻譯系統(tǒng)是可以提高翻譯性能的。

5 小結(jié)與展望

雙語平行語料庫在自然語言處理領(lǐng)域有很多重要應用，但是大規(guī)模雙語平行語料庫的獲取并不容易，現(xiàn)有的平行語料庫在規(guī)模、時效性和領(lǐng)域的平衡性等方面還不能滿足處理真實文本的實際需要。而互聯(lián)網(wǎng)作為廣泛使用的信息載體，為我們提供了大量的雙語候選資源。因此，本文提出一種基于雙語混合網(wǎng)頁的雙語平行語料庫自動獲取方案，解決了候選資源獲取、平行句對抽取等難點問題，運用該解決方案實際獲取了百余萬雙語平行句對。為了有效利用Web數(shù)據(jù)，我們提出了兩種應用策略，將從Web雙語平行語料中挑選出的數(shù)據(jù)加入到統(tǒng)計機器翻譯的模型訓練，實驗證明，我們提出的兩種方案都可以提高翻譯質(zhì)量，可以使Web數(shù)據(jù)更好的服務(wù)于統(tǒng)計機器翻譯的應用。

在以后的研究中，我們希望解決以下幾個方面的工作：

第一，繼續(xù)探索候選資源獲取的解決方案，以期望能夠快速、自動獲取雙語候選網(wǎng)站列表。

第二，構(gòu)建更大規(guī)模更高對齊正確率的雙語平行語料庫，以供實際應用。

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