《统计机器翻译》是介绍统计机器翻译理论和方法的教材。全书分三部分(共11章)，分别讨论基础知识、核心方法和前沿研究。全书首先简要介绍语言学和概率论基础知识，然后全面讨论各种经典统计机器翻译模型和系统实现方法，最后深入探讨统计翻译领域的最新进展和研究热点。对核心方法的论述按照统计机器翻译模型发展的过程逐步展开：基于词的模型、基于短语的模型和基于句法树的模型。从技术实现的角度，本书还介绍了统计翻译模型的参数训练方法、语言模型和参数平滑方法、解码算法和译文自动评测方法及系统整合方法等。 《统计机器翻译》是统计机器翻译和自然语言处理课程的理想教材，适合研究生和本科生教学使用，也是所有对机器翻译技术和系统有兴趣的研究者、开发者和使用者的指南性读物。同时，本书还可作为人工智能、语言学等相关专业的辅助读物。