实验结果表明，本文提出翻译模板抽取与匹配算法应用于EBMT系统中是可行的。
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现在组块分析广泛用于自然语言处理的众多方面，尤其是在基于实例的机器翻译EBMT研究中，组块分析是重要技术之一。
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在基于实例的机器翻译（EBMT）的语句相似度研究中，确定谓语中心词以把握句子的整体结构是至关重要的。
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An appropriate parsing to the sentences is necessary for sentence similarity calculation in EBMT.
在基于实例的汉英机器翻译（EBMT）系统中，为计算语句相似度，需要对句子进行适当的分析。
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Using translation template to complete the translation is a useful method in EBMT.
利用翻译模板完成翻译是EBMT中常用的一种方法。
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A basic problem for EBMT is how to construct the translation unit base.
基于实例机器翻译面临的一个基本问题是如何确定翻译实例。
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The Research on Recognizing the Predicate Head of a Chinese Simple Sentence in EBMT
面向EBMT的汉语单句谓语中心词识别研究
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This thesis introduces several important EBMT models based on bilingual aligned trees.
本文对几种重要的基于双语对齐树的EBMT模型作了介绍。
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This thesis emphasizes on the EBMT methods based on bilingual aligned trees.
本文着重对基于双语对齐树库的EBMT方法进行了介绍。
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