首先此处默认已经分词的中英文文件分别命名为chinese和english
GIZA++是用来做词对齐的工具，早期版本是GIZA，其实GIZA++这个工具已经很老了，好多年都没有更新了
实验准备
2.1 GIZA++
GIZA++ 是由 Franz Och 开发的 GIZA 的一个扩展，并包含了许多其他的特点。
2.2 mkcls
mkcls 是由 Franz Och 开发的一个训练词语聚类的工具。——现在GIZA++和mkcls都托管在github上了https://github.com/moses-smt/giza-pp
2.3 平行双语语料库
汉英平行语料库，汉语语料需要切分，英语语料需要 tokenize
实验步骤：
最新版本的gcc之间make编译就好了，Makefile文件中有个地方需要修改，需要删除GIZA++v2/Makefile中的-DBINARY_SEARCH_FOR_TTABLE选项，再重新编译即可
make 正常结束后，在 GIZA++-v2 和 mkcls-v2 目录下各生成了一些可执行文件。
a) 运行命令 ./plain2snt.out chinese english，将普通文本转化为 GIZA++ 格式
• 生成的文件
•chinese.vcb（english.vcb）
• 单词编号
• 汉语句子中的单词
• 单词的出现次数
• chinese_english.snt（english_chinese.snt）
• 每个句子对出现的次数
• 汉语句子中的单词编号
• 英语句子中的token编号
注： 0是保留给特殊的“空”token。
b) 运行命令
./snt2cooc.out chinese.vcb english.vcb chinese_english.snt > chn_eng.cooc
./snt2cooc.out english.vcb chinese.vcb english_chinese.snt > eng_chn.cooc
获得共线文件
3.3 构建GIZA++所需的mkcls文件
a) 运行命令
./mkcls -pchinese -Vchinese.vcb.classes opt
./mkcls -penglish -Venglish.vcb.classes opt
• 参数设置
• -n：表示训练迭代次数，默认1次
• -p：需要聚类的已分词文本
• -V：输出信息
• opt：优化运行
• 生成的文件
• chinese.vcb.classes（english.vcb.classes）
• 按字母表序的单词
• 单词词类
• chinese.vcb.classes.cats（english.vcb.classes.cats, ）
• 单词词类
• 对应词类的一组单词
3.4运行GIZA++
a) 运行命令 .
./GIZA++ -S chinese.vcb -T english.vcb -C chinese_english.snt -CoocurrenceFile chn_eng.cooc -outputpath c2e
./GIZA++ -S english.vcb -T chinese.vcb -C english_chinese.snt -CoocurrenceFile eng_chn.cooc -outputpath e2c
• 生成文件（以汉-英为例）
• Decoder.config
• 用于ISI Rewrite Decoder解码器
• trn.src.vcb，trn.trg.vcb
• 类似于chinese.vcb和english.vcb文件
• tst.src.vcb，tst.trg.vcb
• 空文件
• ti.final
• 从英文到中文的词语对齐
• 词语对齐通过token编号表示，并在每组数字后给出相应的对齐概率
• 例如：
3 0 0.237882
11 0 0.900132
• actual.ti.final
• 从英文到中文的词语对齐
• 词语对齐通过实际 token 表示，并在每组 token 后给出相应的对齐概率
• 例如：
polished 闪闪 1
pain 割 0.0173626
• A3.final
• 记录了在 IBM Model 3迭代训练后，每个句对的一个最佳对齐 (Viterbi Alignment)。
• 第一行是一个可用于作为对齐可视化工具的标题的一个标签，包含训练的语料库中的有关该句编号的信息在训练语料，句子长度和对齐概率。
• 第二行是目标语言，第三行是源语言，源语言中的每个记号之后是一个零或多个数字的集合，这些数字代表的与源语言记号连接的目标语言记号位置。
• perp
• 在训练的最后生成，提出了每次训练迭代的困惑度值的列表
• a3.final
• 包含的形式如下的表
• i j l m p ( i / j, l, m)
• j = position of target sentence
• i = position of source sentence
• l = length of the source sentence
• m = length of the target sentence
• p( i | j, l, m) = is the probability that a source word in position i is moved to position j in a pair of sentences of length l and m
• d3.final
• 类似于a3.final文件，只是 交换了i 和 j 的位置
• n3.final
• 源语言 token 的 fertility 分别为 0，1，…，n 时的概率表，形式如下：
source__id p0 p1 p2 …. pn，p0 是fertility为0时的概率
• 例如：
1 0.475861 0.282418 0.133455 0.0653083 0.0329326 0.00844979 0.0014008
10 0.249747 0.000107778 0.307767 0.192208 0.0641439 0.15016 0.0358886
11 0.397111 0.390421 0.19925 0.013382 2.21286e-05 0 0
12 0.0163432 0.560621 0.374745 0.00231588 0 0 0
• t3.final
• IBM Model 3训练后的翻译表，形式如下：
s_id t_id P(t_id/s_id)
s_id：源语言token编号
t_id：目标语言token编号
P(t_id / s_id)：源语言token翻译为目标语言token的概率
• D4.final
• IBM Model 4的distortion表
• gizacfg
• 包含训练当中所用的所用参数设置
• 训练可以精确复制