统计机器翻译是近十年来的主流机器翻译技术，其在维汉机器翻译中良好的性能已经得到了广泛的认可。维汉统计机器翻译的最终翻译性能同样是受这几方面的影响：翻译模型、语言模型、语料质量和规模等。旨在通过对维汉双语训练语料的筛选来提高最终的机器翻译性能。在相关学者的研究基础上，提出了改进的IBM1模型评价句对齐质量、双语语言模型困惑度进行语料筛选和多种筛选指标综合求交集的方法。这些方法没有语言特性的依赖，支持维汉双语语料的筛选。通过实验可证明，使用这些方法筛选而来的语料训练出的维汉翻译模型的性能更优。