基于模型学习的统计机器翻译存在过于依赖给定的平行训练句子、错误难以预测等不足，重新构建基于核岭回归技术的汉英机器翻译模型，将翻译过程看作源语言字符串到目标语言字符串之间的一个映射，输入和输出字符串都被嵌入到各自的再生核希尔伯特空间，在输入端的特征空间和输出端的特征空间之间使用岭回归的方法得到两者之间高维的映射关系，获取给定并行语料库的特征，并使用这些映射来生成机器翻译输出。经实验验证表明，基于核岭回归技术的汉英机器翻译模型能够形成相对应的准确率更高的翻译内容。
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