统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）是一种利用概率统计模型实现自动翻译的方法。SMT 不依赖于人工编写的语言规则，而是基于大规模平行语料库（包含源语言和对应的目标语言文本）进行学习。
在SMT系统中，主要包括以下几个关键步骤：
数据预处理：
- 文本清洗和标准化，包括词汇分割、大小写转换、去除标点符号等。
- 双语对齐，确定源语言和目标语言句子之间的词语或短语对应关系。
模型训练：
- 词对齐模型训练，如使用GIZA++工具计算词语间的对齐概率。
- 短语翻译模型训练，构建源语言短语到目标语言短语的翻译概率分布。
- 语言模型训练，建立目标语言句子出现的概率模型。
短语表和语言模型整合：
- 构建翻译规则库，即短语翻译表（Phrase Table），记录各种可能的翻译候选及其概率。
- 结合语言模型，以提高翻译输出的流畅性和自然性。
解码：
- 使用解码算法（如Beam Search）寻找给定源语言句子下，目标语言句子的最大概率路径，生成最有可能的翻译结果。
随着深度学习技术的发展，统计机器翻译逐渐被神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）所取代，NMT采用端到端的神经网络架构，不再直接依赖于显式的概率模型和短语表，而是通过神经网络直接从输入映射到输出。尽管如此，在历史上的机器翻译发展过程中，SMT曾扮演了重要角色，并且其理论框架和一些关键技术仍然为现代NMT系统提供了基础和启示。
