Bu proje kapsamında örneğe dayalı bilgisayar ile herhangi iki dil arasında tercüme yapabilen bir sistem geliştirdik. Bizim önerdiğimiz yöntemde iki dil arasındaki tercüme kalıpları verilen tercüme örneklerinden makina öğrenmesi teknikleri kullanılarak öğrenilir. Daha sonra bu öğrenilen tercüme kalıpları diğer metinlerin tercüme edilmesinde kullamlr. Bizim temel tercüme kalıplarını öğrenme algoritmamız verilen iki tercüme örneğindeki benzerliklerden ve farklılıklardan faydalanarak yeni tercüme kalıplarını öğrenir. Verilen iki tercüme örneğindeki kaynak dildeki cümleler arasındaki benzerlikler hedef dildeki cümleler arasındaki benzerliklere karşılık gelmelidir. Aynı şeklide, kaynak dildeki cümleler arasındaki farklılıklarda hedef dildeki cümleler arasındaki farklılıklara karşılık gelmelidir. Bu temel varsayımdan yola çıkarak makina öğrenmesi yöntemlerini kullanan tercüme kalıplarını öğrenme algoritması geliştirilmiştir. Buna ilavaten tercüme kalıplarına istatiksel yöntemler kullanarak güvenirlik faktörleri veren bir parça sistemize eklenmiştir. Bu güvenirlik faktörlerin amacı üretilen yanıtların bu faktörlere göre sıralayarak, ilk sıradaki yanıtların doğru yanıtı kapsama olasalığını artırmaktır.