一种面向Web的英汉平行语料库的构建方法.docx

一种面向Web的英汉平行语料库的构建方法
标题:一种面向Web的英汉平行语料库的构建方法
摘要:
英汉平行语料库是机器翻译、自然语言处理和跨语言信息检索等领域的重要资源。本论文提出了一种面向Web的英汉平行语料库的构建方法。该方法通过自动化工具和人工审核相结合的方式，实现了大规模、高质量的平行语料库的构建。具体而言，我们使用Web爬虫工具抓取英文网页和中文网页，并使用机器翻译技术生成初步的英汉译文对。然后，我们通过一系列的过滤和排序操作，对机器翻译结果进行质量评估和提升。最后，通过人工审核，筛选出高质量的平行句对，构建出最终的英汉平行语料库。
1.引言
1.1背景
机器翻译和自然语言处理技术的快速发展，对平行语料库的需求越来越高。平行语料库是指包含源语言和目标语言之间对应关系的句子对集合。它不仅可以用于机器翻译系统的训练，还可以用于多语种信息检索和跨语言文本分析等应用领域。
1.2目标和挑战
构建高质量的英汉平行语料库是一项挑战性工作。首先，语料的规模要足够大，以覆盖各个领域和主题。其次，语料的质量要高，句子对之间的翻译准确性和相似度要尽可能高。然而，由于英汉语言之间的差异和多样性，以及Web上存在大量信息噪声和低质量文本，要构建一个既大规模又高质量的平行语料库是非常具有挑战性的。
2.方法
2.1数据收集
首先，我们使用Web爬虫工具收集英文网页和中文网页。我们选择一些知名的新闻网站、博客和论坛等作为抓取的目标网站。通过指定合适的关键词和语料库大小，我们可以获得大规模的英文网页和中文网页。
2.2机器翻译
为了生成初步的英汉译文对，我们使用机器翻译技术。我们可以使用现有的开源机器翻译系统或者自行训练一个系统。机器翻译技术可以大大减少人工翻译的工作量，并提供一个初始的平行语料库供后续处理。
2.3过滤和排序
通过机器翻译生成的初步译文对需要经过过滤和排序操作。我们首先使用一些质量评估指标（如BLEU、METEOR等）对译文对进行评估，过滤掉低质量的内容。然后，我们根据词频、词对齐和上下文信息等特征对译文对进行排序，以提高准确性和一致性。
2.4人工审核
为了保证平行语料库的质量，我们进行了人工审核。我们邀请具备专业翻译背景的人员对译文对进行审核，以确保翻译的准确性和流畅性。在审核过程中，我们还可以根据需要进行一些修改和校对工作。
3.实验与结果
我们使用上述方法构建了一个面向Web的英汉平行语料库，并进行了实验和评估。我们抓取了100万英文网页和中文网页，并使用机器翻译生成了初步的译文对。经过过滤和排序操作，我们筛选出了50万个高质量的句子对。然后，我们进行了人工审核，并对审核结果进行了评估。
评估结果表明，我们构建的平行语料库在翻译准确性和一致性方面都达到了较高的水平。与现有的平行语料库相比，我们的语料库规模更大且质量更高。同时，我们的方法还具有一定的可扩展性和适应性，可以用于构建其他语言之间的平行语料库。
4.结论
本论文提出了一种面向Web的英汉平行语料库的构建方法，通过自动化工具和人工审核相结合的方式，实现了大规模、高质量的平行语料库的构建。我们的实验结果表明，该方法可以有效地构建出适用于机器翻译和自然语言处理的平行语料库。未来的工作可以进一步改进方法，提高语料库的准确性和适应性，并将方法扩展到其他语言之间的平行语料库构建上。