中文缩略语在现代汉语中被广泛使用,是未登录词的主要来源之一,其研究对于中文信息处理有着重要意义。然而,当前的缩略语研究却面临着缩略语词典资源稀缺的问题。因此,缩略语的自动识别成为一个重要的研究方向。传统的缩略语识别方法着眼于从单语(中文)生语料中抽取出,构成候选缩略语-源短语对。由于可以利用的信息较少,抽取出的候选缩略语与源短语之间没有很好的语义对应,导致最终结果的准确率不高。本文基于双语(中英)平行语料库,展开中文缩略语识别的研究。论文的主要工作如下：1、提出了一种基于双语语料库的中文缩略语抽取方法。该方法从汉英平行语料库中抽取出中英文短语翻译对,以英文翻译为桥梁,获得具有较好语义对应的候选缩略语-源短语对,然后根据一些中文缩略语与源短语对应的规则,从中提取出中文缩略语-源短语对。实验表明,这种方法抽取出的缩略语对具有较高的准确率,可以作为一种自动抽取缩略语词典的有效方法。2、针对统计机器翻译,利用从训练语料中抽取的缩略语词典,提出了一个还原未登录词中缩略语的方法,使得还原后的词语能够被翻译系统识别,从而提高系统的翻译质量。为了避免还原错误,同时确保还原后的词语能够被翻译系统识别,我们通过匹配未登录词中的字在缩略语词典中的还原模式,得到未登录词还原的约束信息,并根据这些信息从翻译系统的短语表中搜索相应的源短语。实验表明,这种还原方法具有较高的准确率,并且对机器翻译系统翻译效果的提升有一定帮助。