学习双语短语的语义表示和树结构对于统计机器翻译是有益的。在本文中，我们提出了一种称为双语对应递归自动编码器（BCorrRAE）的新神经网络模型，以对翻译中的双语短语进行建模。我们将单词对齐方式合并到BCorrRAE中，以使其能够自由访问不同级别的双语约束。 BCorrRAE在递归自动编码器重构错误，结构对齐一致性错误和跨语言重构错误的组合上最大程度地降低了联合目标，从而不仅生成了对齐一致的短语结构，而且还捕获了双语短语中不同级别的语义关系。为了检查BCorrRAE的有效性，我们将基于BCorrR