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如何根据源语言文本从大规模语料库中找出其最相近的翻译实例，即句子相似度计算，是基于实例翻译方法的关键问题之一。本文提出一种多层次句子相似度计算方法：首先基于句子的词表层特征和信息熵从大规模语料库中选择出少量候选实例，然后针对这些候选实例进行泛化匹配，从而计算出相似句子。在多策略机器翻译系统IHSMTS中的实验表明，当语料规模为20万英汉句对时，系统提取相似句子的召回率达96％。准确率达90％，充分说明了本文算法的有效性。