本研究描述了一系列双语英语 - 法语和英语 - 德语平行语料库，其中翻译方向经过准确可靠的注释。这些语料库多样化，包括议会议事录、文学作品、TED 演讲的抄录和政治评论。它们将对翻译和机器翻译的语言研究和应用具有重大意义，特别是在翻译 ese 识别方面，这是近年来越来越受到关注的研究方向。为了验证语料库的质量和可靠性，我们复制了先前在翻译 ese 的监督和无监督识别方面的结果，并将实验进一步扩展到其他数据集和语言。

Sep, 2015

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

这篇论文描述了 BWB 这个由专家将汉语小说翻译成英文的大型平行语料库，以及一个用于探究机器翻译系统建模各种语篇现象的标注测试集，希望这个资源能够为更多的文档级机器翻译工作提供指导和灵感。

Oct, 2022

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

本文重点研究了机器翻译的质量估计，通过对比使用不同方向的平行数据在数据增强方面的影响，发现使用原文作为源数据可以带来相对较好的效果。

Dec, 2022

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

提出了一种基于单语语料的机器翻译方法，该方法使用深度学习技术将两种不同语言的句子映射到相同的潜在空间中，从而学习翻译而不使用任何标记数据，该方法在两种语言对的两个广泛使用的数据集上表现出色。

Oct, 2017

通过对平行语料库进行优化，可以提高多语言大型语言模型的性能，研究结果表明，过滤嘈杂的翻译是有效利用平行语料库的关键。

Jun, 2024

本文提出一种新方法，自动构建对话机器翻译的平行话语语料库，经实验表明，采用该方法可以显著提高翻译质量，同时公开了大约 10 万条已经手动标注了发言者和对话边界的平行话语数据。

May, 2016

本篇论文介绍了一个自动查找 Web 上平行翻译文档的方法，该方法是概念上简单，完全独立于语言且可扩展的，初步评估结果表明该方法可能足够准确，可以在不需要人工干预的情况下应用。

Aug, 1998