利用對數線性模型進行詞對齊訓練的整個過程：
1、語料預處理
用python解析xml，生成src, trg, ref, srcTest, trgTest 和 refTest。
注意：由於本人是在linux下進行的預處理，所以要先將所有語料用notepad轉換爲與我的linux系統的編碼相同（如uft-8），再將xml用dos2unix命令進行轉換，，最後再用python解析，解析出來之後再把英文語料小寫化。（這一步我是在自己的虛擬機上跑的）
2、訓練
首先，用預處理後的語料跑GIZA++，得到data目錄下面的文件（注意，如果要使用詞根化的文本進行訓練，則需要先將詞根化後的文本經過GIZA++進行訓練）（我是在160服務器上跑的）
然後，換掉舊的data目錄，修改Vigne.ini
最後，利用src, trg, ref三個文件，放在run所在目錄下，運行run，得到結果。(這一步我是在曙光機上跑的)
注意：如果是在Linux上運行，則要把Vigne.ini，run，minimum..等文件用dos2unix 轉換一下
結果：
採用新方法：stem，提升7%
採用新特徵：pos，提升8%
