\item 一个源语言单词只能对应一个目标语单词。在图\ref{fig:3-15}表示的例子中，(a)和(c)都满足该条件，尽管(c)中的``谢谢''和``你''都对应``thanks''，但并不违背这个约束。而(b)不满足约束，因为``谢谢''同时对应到了两个目标语单词上。这个约束条件也导致这里的词对齐变成一种{\small\sffamily\bfseries{非对称的词对齐}}（Asymmetric Word Alignment），因为它只对源语言做了约束，但是目标语言没有。使用这样的约束的目的是为了减少建模的复杂度。在IBM模型之后的方法中也提出了双向词对齐，用于建模一个源语言单词对应到多个目标语单词的情况。
\item 源语言单词可以翻译为空，这时它对应到一个虚拟或伪造的目标语单词$t_0$。在图\ref{fig:3-16}所示的例子中，``在''没有对应到``on the table''中的任意一个词，而是把它对应到$t_0$上。这个条件保证了所有的源语言单词都能找到一个目标语单词对应。这个条件也很好的引入了{\small\sffamily\bfseries{空对齐}}的思想，即源语言单词不对应任何真实存在的单词的情况。而这种空对齐的情况在翻译中是频繁出现的，比如虚词的翻译。
\item 源语言单词可以翻译为空，这时它对应到一个虚拟或伪造的目标语单词$t_0$。在图\ref{fig:3-16}所示的例子中，``在''没有对应到``on the table''中的任意一个词，而是把它对应到$t_0$上。这样，所有的源语言单词都能找到一个目标语单词对应。这种设计也很好的引入了{\small\sffamily\bfseries{空对齐}}的思想，即源语言单词不对应任何真实存在的单词的情况。而这种空对齐的情况在翻译中是频繁出现的，比如虚词的翻译。
\item 对齐概率$\textrm{P}(a_j|a_1^{j-1},s_1^{j-1},m,\mathbf{t})$仅依赖于译文长度$l$，即每个词对齐连接的概率也服从均匀分布。换句话说，对于任何源语言单词的位置$j$到它对齐到目标语句子的任何位置都是等概率的。比如译文为``on the table''，再加上$t_0$共4个位置，相应的任意源语单词对齐到这4个位置的概率是一样的。具体描述如下：
\item 对齐概率$\textrm{P}(a_j|a_1^{j-1},s_1^{j-1},m,\mathbf{t})$仅依赖于译文长度$l$，即每个词对齐连接的概率也服从均匀分布。换句话说，对于任何源语言位置$j$对齐到目标语言任何位置都是等概率的。比如译文为``on the table''，再加上$t_0$共4个位置，相应的，任意源语单词对齐到这4个位置的概率是一样的。具体描述如下：
