做统计翻译系统(SMT，statistical machine translation)也有一段时间了，接触了大大小小好几个翻译系统，使用它们的同时也对其原理进行了一定的了解，阅读了一些中英文资料文献，对统计机器翻译的过程有了一个比较完整的认识，自己也做了一些笔记。比较详细的一本介绍统计机器翻译的书是Philipp Koehn写的《Statistical Machine Translation》，现在已有其中文译著《统计机器翻译》，我这里就这这本书的思路，加上一些其他的资料文献，对统计机器翻译做一个细致一些的讲解，希望能对大家有一些帮助。
下面是一些SMT发展过程中的大事记：
1980年代末IBM首次开展统计机器翻译研究， 1992年IBM首次提出统计机器翻译的信源信道模型， 1993年IBM提出五种基于词的统计翻译模型IBM Model 1-5， 1999年JHU夏季研讨班重复了IBM的工作并推出了开放源代码的工具， 2001年IBM提出了机器翻译自动评测方法BLEU， 2002年NIST开始举行每年一度的机器翻译评测，2002年Franz Josef Och提出统计机器翻译的对数线性模型， 2003年Franz Josef Och提出对数线性模型的最小错误率训练方法， 2004年Philipp Koehn推出Pharaoh（法老）标志着基于短语的统计翻译方法趋于成熟， 2005年David Chiang提出层次短语模型并代表UMD在NIST评测中取得好成绩，2005年Google在NIST评测中大获全胜，随后Google推出基于统计方法的在线翻译工具，其阿拉伯语-英语的翻译达到了用户完全可接受的水平，目前已经可以支持40多种语言的互译， 2006年NIST评测中USC-ISI的串到树句法模型第一次超过Google（仅在汉英受限翻译项目中）。
下面是对《统计机器翻译》一书第二章的总结和笔记：
频次最高的词分布如下图所示：
在欧盟语料库中，齐夫定律体现的很明确，具体数值分布和数值图示如下两图所示：
