\parinterval 使用概率化的方法对翻译问题进行建模是机器翻译发展中的重要里程碑。这种思想也影响了当今的统计机器翻译和神经机器翻译方法。虽然技术不断发展，传统的统计模型已经不再``新鲜''，但它对于今天机器翻译的研究仍然有着重要的启示作用。在了解前沿、展望未来的同时，我们更要冷静的思考前人给我们带来了什么。基于此，这里将介绍统计机器翻译的开山之作\ \dash\ IBM 模型，它提出了使用统计模型进行翻译的思想，并在建模中引入了单词对齐这一重要概念。
\parinterval 使用统计方法对翻译问题进行建模是机器翻译发展中的重要里程碑。这种思想也影响了当今的统计机器翻译和神经机器翻译范式。虽然技术不断发展，传统的统计模型已经不再``新鲜''，但它对于今天机器翻译的研究仍然有着重要的启示作用。在了解前沿、展望未来的同时，更要冷静的思考前人给我们带来了什么。基于此，这里将介绍统计机器翻译的开山之作\ \dash\ IBM 模型，它提出了使用统计模型进行翻译的思想，并在建模中引入了单词对齐这一重要概念。
IBM模型由Peter F. Brown等人于上世纪九十年代初提出\cite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。客观的说，这项工作的视野和对问题的理解，已经超过当时很多人所能看到的东西，其衍生出来的一系列方法和新的问题还被后人花费将近10年的时间来进行研究与讨论。时至今日，IBM模型中的一些思想仍然影响着很多研究工作。本章将重点介绍一种简单的基于单词的统计翻译模型（IBM模型1），以及在这种建模方式下的模型训练方法。
IBM模型由Peter F. Brown等人于上世纪九十年代初提出\cite{DBLP:journals/coling/BrownPPM94}。客观的说，这项工作的视野和对问题的理解，已经超过当时很多人所能看到的东西，其衍生出来的一系列方法和新的问题还被后人花费将近10年的时间来进行研究与讨论。时至今日，IBM模型中的一些思想仍然影响着很多研究工作。本章将重点介绍一种简单的基于单词的统计翻译模型（IBM模型1），以及在这种建模方式下的模型训练方法。这些内容可以作为后续章节中统计机器翻译和神经机器翻译的建模方法基础。
\parinterval 那么，基于单词的统计机器翻译模型又是如何描述翻译问题的呢？Peter F. Brown等人提出了一个观点\cite{Peter1993The}：在翻译一个句子时，可以把其中的每个单词翻译成对应的目标语言单词，然后调整这些目标语言单词的顺序，最后得到整个句子的翻译结果，而这个过程可以用统计模型来描述。尽管在人看来使用两个语言单词之间的对应进行翻译是很自然的事，但是对于计算机来说可是向前迈出了一大步。
\parinterval 先来看一个例子。图 \ref{fig:5-1}展示了一个汉语翻译到英语的例子。首先，可以把源语句的单词``我''、``对''、``你''、``感到''和``满意''分别翻译为``I''、``with''、``you''、``am''\ 和``satisfied''，然后调整单词的顺序，比如，``am''放在译文的第2个位置，``you''应该放在最后的位置等等，最后得到译文``I am satisfied with you''。
\parinterval 先来看一个例子。图 \ref{fig:5-1}展示了一个汉语翻译到英语的例子。首先，可以把源语言句子中的单词``我''、``对''、``你''、``感到''和``满意''分别翻译为``I''、``with''、``you''、``am''\ 和``satisfied''，然后调整单词的顺序，比如，``am''放在译文的第2个位置，``you''应该放在最后的位置等等，最后得到译文``I am satisfied with you''。
