本文主要介绍了统计机器翻译系统,并对当前统计机器翻译的主流方法——基于短语的统计机器翻译系统进行了探讨。首先向大家介绍了第一个基于短语的统计机器翻译系统——法老(Pharaoh),使大家对基于短语的统计机器翻译系统有了一个比较形象的认识。文中通过数据模型和图表样例介绍了基于短语的统计机器翻译系统的设计过程。对训练语料的对齐、短语抽取,以及对自动抽取的短语进行解码翻译和不同约束规则下的语序调整模型进行了说明介绍,对基于短语的统计机器翻译的具体实现做了充分的理论设计。通过建立数据模型,以及对系统模块的划分,利用国内国际上目前已有的一些资源,包括一些开放的源代码工具和一些可以公开获得的授权工具给出了基于短语的统计机器系统的整合实现。其中包括汉语分词工具、词语对齐模块、英文分词工具、语言模型工具等,并对训练语料库、词语对齐语料库、短语翻译概率表格式、语言模型格式、输入/输出文件格式和参考答案格式进行了定义。实现了各模块间的匹配,规范了数据在整个系统运行中的可操作性。评测环节从语料库中抽取出一部分作为开发集和测试集,利用现有的评测工具对集成的基于短语的统计机器翻译系统的准确度和BLEU值进行评测。设计了基于短语的邮政专用词条领域的汉英机器翻译系统——邮译通系统。综合以上的开发理念和利用现有的开源资源,同时辅以记忆库、词典等模块,我们开发了基于服务器-客户端模式的邮政专用词条汉英机器翻译系统软件——邮译通,该系统可为用户提供方便的操作界面,用户可以动态地添加自定义模板,词典等来指导和校正翻译结果,同时可以进行后台的批量文件翻译。基于短语的统计机器翻译方法能够取得较好的翻译效果,值得做更深一步的研究。