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基于实例的机器翻译（example—based machine translation，简称EBMT）使用预处理过的双语例句作为主要翻译资源，通过编辑与待翻译句子匹配的翻译实例来生成译文．在EBMT系统中，翻译实例选择及译文选择对系统性能影响较大．提出利用统计搭配模型来增强EBMT系统中翻译实例选择及译文选择的能力，提高译文质量．首先，使用单语统计词对齐从单语语料中训练统计搭配模型．然后，利用该模型从3个方面提高EBMT的性能：（1）利用统计搭配模型估计待翻译句子与翻译实例之间的匹配度，从而增强系统的翻译