統計機器翻譯中的幾篇經典文獻
MIT人工智能實驗室的《如何做研究》建議閱讀本領域中最本質的幾篇論文：“如果你對AI的某個子領域感興趣，向該領域的高年級研究生請教本領域最重要的十篇論文是什麼”。閱讀經典論文，對於瞭解感興趣的領域非常重要。而關於統計機器翻譯，最經典的幾篇論文又是什麼呢？以下是我根據自己的經驗總結的幾篇經典論文，如有遺漏，歡迎補充。
1．A Statistical Approach to Machine Translation
簡稱Brown90，這是統計機器翻譯的奠基之作，是瞭解統計機器翻譯基本思想的必讀，文章中最主要的思想是把機器翻譯看成是一個信息傳輸的過程，用一種信源信道模型對機器翻譯進行解釋。另外文章主要是對統計機器翻譯三部分（翻譯模型、語言模型及解碼）的宏觀介紹，涉及的數學理論並沒有過多的詳細解釋，因此讀來比較輕鬆。
2. The Mathematics of Machine Translation: Parameter Estimation
簡稱Brown93，主要針對Brown90中翻譯模型的參數估計進行了詳細的數學解釋，需要一定的數學基礎和耐心，不過Kevin Knight 99年JHU（約翰霍普金斯大學）夏季機器翻譯研討班上的《A Statistical MT Tutorial Workbook》對Brown93用例子及通俗的方式進行了講解，讀來比較容易理解，值得對照閱讀。
3. Discriminative Training and Maximum Entropy Models for Statistical Machine Translation
這是統計機器翻譯領域中傳奇人物Franz Josef Och 在2002年ACL會議上發表的論文，他提出了基於最大熵模型的統計機器翻譯方法，是對Brown信源信道模型的極大擴展，開闊了統計機器翻譯的視野，併爲研究者提供了一個融合其它知識到統計機器翻譯中的研究框架，這篇論文獲得了當年的ACL最佳論文獎。
4. Statistical Phrase-Based Translation
這是統計機器翻譯領域另一個大牛Philipp Koehn 2003年與Och合著的文章，已涉及了具體的方法而不是理論框架：基於短語的統計機器翻譯。之所以選在這裏，與Koehn 2004年發佈的具有廣泛影響力的解碼器Pharaoh不無關係，Pharoah現在已被Koehn領導的另一個開源項目Moses所取代。
5. BLEU: A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation
這是目前用得最廣的機器翻譯自動評測方法BLEU的原始論文，之所以選在這裏，因爲評測方法的好壞對於機器翻譯的研究具有很大的影響，BLEU理應作爲評測方法的代表入選。
