使用双向方法从英语和波斯文档的维基百科中提取平行句子，使用机器翻译系统将波斯文翻译成英文，反之亦然，然后使用 IR 系统测量翻译后句子的相似度，并将提取的句子加入现有 SMT 系统的训练数据，以改善翻译质量。提出的方法略优于单向方法。提取的语料库包含约 200,000 个句子，已按其相似度由 IR 系统计算排序，并可在 Web 上免费访问。

Nov, 2017

使用多语句子嵌入的方法自动从 85 种语言的维基百科文章中提取平行句子，共提取了 1.35 亿个平行句子，并且在 1886 种语言对上训练神经机器翻译基线系统，取得了较高的 BLEU 分数。WikiMatrix bitexts 可以对离散的语言进行机器翻译训练，而不需要通过英语来进行桥接。

Jul, 2019

本文提出了一种利用预训练语言模型过滤爬取数据中的噪声句对的方法，并利用 BERT 的多语言能力度量语句的平行性，使用生成预训练（GPT）语言模型作为领域过滤器来平衡数据领域，通过在 WMT 2018 平行语料库过滤共享任务上的实验以及本文所提供的 Web-crawled 日译中平行语料库上的实验，证明该方法明显优于基准线，并取得了新的最新成果。

May, 2020

提出一种基于多语言句子嵌入的平行语料库过滤新方法，通过考虑给定句子对及其最接近的候选句子之间的间隔来修正余弦相似性的尺度不一致性，将结果与现有方法进行比较，结果表明该方法显著提高了翻译自动化水平。

Nov, 2018

该研究提出了一种基于双向循环神经网络的并行句子抽取方法，旨在解决多语言自然语言处理应用中数据稀疏性的问题。通过从维基百科文章中提取句子对来训练机器翻译系统，实验证明采用该方法能够显著提高翻译性能。

Jun, 2018

通过联合多语句嵌入学习并利用在不同语言中句子之间的距离来过滤嘈杂的平行数据和在大型新闻集合中挖掘平行数据。不同于翻译系统的体系结构，这种方法可以应用于多种语言对，并在 BUCC 共享任务中获得有竞争力的结果，用于识别可比较语料库中的平行句子。

May, 2018

该研究提出了一种有效的并行语料库挖掘方法，使用双语句子嵌入进行训练，通过引入硬负例来实现。该方法是基于语义相似度的，结果表明该方法可以用于重建平行文本，从而训练出 NMT 模型，与使用原始数据训练的模型相差不大。

Jul, 2018

通过使用边际化双语挖掘技术在多语言句子空间内，我们能够针对百亿级别的单语语料库，挖掘出 45 亿双语句子。使用这些挖掘的数据，我们在 TED、WMT 和 WAT 的测试集上，超越了 WMT'19 的最佳结果，并且对于远程语言对（如俄语 / 日语），我们的表现非常出色。

Nov, 2019

使用众包的方法，我们从包含平行文档的双语网站收集了超过 10,000 个 URL 对（平行顶级页面对），并从这些网站创建了一个包含 4.6M 个句对的日语 - 中文平行语料库。我们使用了一个包含 160K 个词对的日语 - 中文双语词典进行文档和句子对齐。随后，我们使用 1.2M 条高质量的日语 - 中文句对训练了一个基于统计语言模型和词汇翻译概率的平行语料库过滤器。我们将在这 4.6M 个句对上训练的模型的翻译准确度与在全球网络挖掘的平行语料库 CCMatrix（12.4M）上训练的模型的准确度进行了比较。尽管我们的语料库只有 CCMatrix 的三分之一大小，但我们发现这两个模型的准确度相当，证实了使用众包进行平行数据的网络挖掘是可行的。

May, 2024

展示了一种利用公开的课程资料进行平行语料挖掘的框架，通过动态规划的句子对齐算法和机器翻译相似度，达到了 96% 的句子对齐 F1 分数，并通过机器翻译实验证明，挖掘到的语料能提高课程讲稿翻译的质量。

Nov, 2023