【摘 要】
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统计机器翻译是目前主流的机器翻译技术，其在维汉翻译中良好的性能已经得到了广泛的认可。维汉统计机器翻译的最终结果同样是受这几方面的影响：翻译模型、语言模型、语料质量和
【机 构】
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中国科学院新疆理化技术研究所,新疆民族语音语言信息处理重点实验室,中国科学院大学,乌鲁木齐市公安局电子数据鉴定实验中心,中国科学院声学研究所
【基金项目】
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中国科学院西部之光项目(XBBS201216,LHXZ201301);中国科学院先导科技专项项目(XDA06030400);新疆维吾尔自治区青年自然科学基金资助项目(2015211B034);新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题项目(2015KL031)
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统计机器翻译是目前主流的机器翻译技术，其在维汉翻译中良好的性能已经得到了广泛的认可。维汉统计机器翻译的最终结果同样是受这几方面的影响：翻译模型、语言模型、语料质量和规模等。旨在通过对维汉双语训练语料的筛选来提高最终的机器翻译性能。在相关学者的研究基础上，提出了改进的IBM1模型评价句对齐质量、双语语言模型困惑度进行语料筛选和多种筛选指标综合求交集的方法。这些方法没有语言特性的依赖，支持维汉双语语料的筛选。通过实验可证明，使用笔者提出的方法可以得到更优的维汉机器翻译结果。
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