Machine translation
基于词的统计机器翻译虽然开辟了统计机器翻译这条道路，其性能却由于建模单元过小而受到极大限制。同时，产生性（generative）模型使得模型适应性较差。因此，许多研究者开始转向基于短语的翻译方法。Franz-Josef Och再次凭借其出色的研究，推动了统计机器翻译技术的发展，他提出的基于最大熵模型的区分性训练方法使得统计机器翻译的性能极大提高并在此后数年间远远超过其他方法。更进一步的，Och又提出修改最大熵方法的优化准则，直接针对客观评价标准进行优化，从而产生了今天广泛采用的最小错误训练方法（Minimum Error Rate Training）。