该文提出将一个基于实例的机器翻译系统的具体实现分为五个步骤的观点,即:资源的获取、资源的管理、实例的获取、实例句对的词对齐、句子的合成. 基于实例的机器翻译的基础是存在大量的翻译文本(即,平行的双语文本),因而我们将《英语900句》、《实用体育英语》、《实战体育英语》这三本书作为语料库的数据来源,经过自动抽取和人工校对的方法,得到一个有关体育领域的双语词表和一个子句层对齐的双语句对列表.在实例的获取阶段,该系统使用了动态规划(Dynamic Programming,DP)匹配算法来计算同一种语言中两个词语片段之间的相似度.Emmanuel PLANAS等提出的多层次相似片段匹配算法(Multi-level Similar Segment Matching,MSSM)是一个比较两个具有相同分量的词语片段的精确的、快速的方法,并提供一个无歧义的词对词的匹配结果.这个算法在实例库中检索最好的实例非常有效.使用戴斯系数(Dice Coefficient)方法,利用汉语单词之间的戴斯系数,计算出一个英文单词和中文单词之间的相似度,然后取相似度最大的那个作为对译词,从而实现了最相似的实例句对在子句层的单词对齐.也就为下一阶段的句子合成找出了需要进行删除和替换的单词或短语.