机器翻译(MT)是应用计算机实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译。随着对外交流的日益广泛，机器翻译的研究与实现有着重要的现实意义。同时，机器翻译的研究对于自然语言理解、人工智能、计算语言学等学科的研究也起着重要的推动作用，并对信息获取工作具有重要的意义。机器翻译的方法基本上可分为两大类：基于规则的方法和基于语料库的方法。基于规则的方法可以很准确地描述语言特征规律，但是很难覆盖所有的语言现象。基于语料库的方法又可分为基于实例的方法和基于统计的方法。但是，不管是基于实例的方法还是基于统计的方法，都需要大量的语料库。本文采用了一种基于实例，辅以规则和统计相结合的机器翻译方法。根据本文提出的方法，实现了一个基于混合策略的蒙英翻译系统。整个系统分为三大模块。第一模块是针对翻译片段对的抽取而设计，主要采用统计学和假设-检验的方法来自动抽取翻译片段对。第二个模块是进行翻译处理的模块，主要采用基于实例的翻译方法来实现，这个部分的重点在于搜索、匹配和学习上。第三个模块是对第二个模块中无法处理的句子进行翻译，采用了类“断段分析的翻译”方法，即实例和规则相结合的方法。在文章的最后给出了该蒙英翻译系统的测试结果，分析了该系统的优缺点，最后对机器翻译未来的发展前景作了分析和展望。