基于统计机器学习的汉语翻译理论与应用是指将统计机器学习方法应用于汉语翻译的理论与实践。汉语翻译是指将汉语文本转换为其他语言的文本的过程。传统的汉语翻译方法主要依赖于人工规则和词典，对于复杂的语言现象和词义歧义较难处理。利用从大量的已经翻译好的文本数据中学习到的模型参数，对新的汉语句子进行自动翻译。
基于统计机器学习的汉语翻译理论与应用是指将统计机器学习方法应用于汉语翻译的理论与实践。
汉语翻译是指将汉语文本转换为其他语言的文本的过程。传统的汉语翻译方法主要依赖于人工规则和词典，对于复杂的语言现象和词义歧义较难处理。
统计机器学习方法通过分析大量的已经翻译好的文本数据，自动学习出翻译模型，从而实现自动翻译。其基本思想是对于给定的源文本，根据已经翻译好的文本中各种翻译选择的统计规律，选择概率最大的翻译结果作为自动翻译结果。
在汉语翻译的应用中，统计机器学习方法可以用于对汉语句子的分词、词性标注、短语切分、翻译模型等多个环节的处理。利用从大量的已经翻译好的文本数据中学习到的模型参数，对新的汉语句子进行自动翻译。
基于统计机器学习的汉语翻译方法相对于传统方法有以下优点：
1. 不依赖于人工规则和词典，能够处理更复杂的语言现象和词义歧义。
2. 可以通过大规模的文本数据学习到更准确的翻译模型。
然而，基于统计机器学习的汉语翻译方法也存在一些挑战：
1. 数据需求：需要大量的已经翻译好的文本数据进行训练，这在某些语言对中小型语言对来说可能很难满足。
2. 词语拆分问题：由于汉语的特殊性，对于汉语词语的切分是一个困难的问题。
3. 词义歧义问题：汉语中存在较多的词义歧义，对于机器学习模型来说辨别词义歧义是一个挑战。
总的来说，基于统计机器学习的汉语翻译理论与应用是一种有效的翻译方法，通过学习大量的翻译数据，能够自动学习到翻译模型，实现自动翻译，并且在实际应用中已经取得了很多的成功。