giza-pp 是行业应用领域的开源项目，由 moses-smt 开发，2015 年首次发布。
它收录于行业应用分类，该分类目前共有 544 个项目，GitHub 星标数为 274。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-21。开源免费，需自行编译部署。
它主要面向的使用场景是：统计机器翻译系统训练前的双语词对齐。同类可对比的替代方案包括 fast_align、eflomal、Moses。
giza-pp
用平行语料训练词对齐模型，输出双语词对应关系
GIZA++ 是统计机器翻译领域的经典开源工具包，主要实现 IBM Model 1-5 以及 HMM 词对齐模型的训练，用于从平行语料中自动学习源语言与目标语言词语之间的对应关系。它解决的核心问题是双语词对齐：给定大量句对，推断出每个词在另一语言中的翻译概率与位置对应，这是统计机器翻译、词对齐评测和后续神经对齐研究的基础组件。包内还包含 mkcls 工具源码，可自动生成词类，用于部分对齐模型的初始化训练。项目以 C++ 编写，运行效率较高，支持大规模语料迭代训练，输出对齐文件与概率表，被 Moses 等主流统计翻译系统广泛集成。作为早期项目，其接口偏命令行、配置繁琐，但仍是词对齐方向不可绕过的参考实现。
开源
free
行业应用
GitHub 星标
★ 274
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类行业应用
开发团队moses-smt
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费，需自行编译部署
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言C++
技术栈/模型
GitHub 星标★ 274
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2015-03-17 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-24
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 实现完整的 IBM Model 1-5 与 HMM 对齐模型，覆盖统计词对齐主流算法
- 附带 mkcls 词类生成工具，可完成从词类初始化到模型训练的完整流程
- C++ 实现，支持大规模平行语料迭代训练，被 Moses 等系统长期集成验证
不足之处
- 命令行参数与配置流程繁琐，缺少现代封装和易用的 Python 接口
- 项目年代久远，构建方式与文档偏旧，社区活跃度低
适用场景
- 统计机器翻译系统训练前的双语词对齐
- 词对齐算法教学与 IBM 模型实验复现
- 为神经词对齐或翻译模型提供对齐标注与评测基线
替代项目
fast_align、eflomal、Moses
项目介绍
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