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随着全球化进程的加快，人们对机器翻译性能要求的日益增高，基于单一方法的机器翻译系统其质量很难满足人们需求。鉴于不同的机器翻译方法之间存在着优势互补的特点，因而将不同方法结合，成为提高机器翻译质量的合理途径。本文提出了一种构建高质量的混合机器翻译引擎的方法，以传统的基于实例、规则和模板的多引擎机器翻译系统为基础，深层次地结合了统计机器翻译方法。使用统计学方法挖掘语料库并提取双语资源来扩展系统知识库。通过对齐两种机器翻译系统的译文结果，进行词汇替换，使用统计语言模型评分，来改善短语搭配和译文流利度。这种多范式