通过将机器翻译应用于英语数据集，本研究聚焦于生成波斯语命名实体数据集。通过实验评估，最高的 F1 分数是 CoNLL 2003 数据集的 85.11％。本研究的结果强调了机器翻译在为低资源语言（如波斯语）创建高质量的命名实体识别数据集方面的潜力，并提供了有关机器翻译在此任务中有效性的见解。此外，此方法可用于增强低资源语言中的数据或创建嘈杂数据以使命名实体系统更加稳健并改进它们。

Feb, 2023

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

本文提出了一种用于波斯语的单语 BERT 模型（ParsBERT），并采用庞大的数据集进行预训练和各种自然语言处理任务，证明该模型相对于其他结构和多语言模型具有更好的性能。

May, 2020

本文介绍了采集自文学杰作的超过一百万句子对的最大波斯语 - 英语平行语料库，包括其获取过程和统计信息，并使用该语料库对基础统计机器翻译系统进行实验。

Jan, 2018

本研究基于神经机器翻译技术中的 Transformer 模型，对小说文学领域的英文进行自动翻译，通过与其他三种不同模型进行自动评估和手动评估，结果表明使用 domain-specific Transformer-based 系统在表现上要优于其他三种模型。

Nov, 2020

自然语言处理在机器翻译、新闻分类和问答等高资源语种的任务上取得了显著的性能，但对于低资源语种的机器翻译仍有待改善。本文介绍了 EthioMT，一个包含 15 种语言的新的平行语料库，同时收集了一份更为研究充分的语言在埃塞俄比亚的基准数据集，通过使用变压器和微调方法对 23 种埃塞俄比亚语言的新收集语料和基准数据集进行评估。

Mar, 2024

本研究通过对土耳其语系 22 种语言的大规模机器翻译系统的培训和评估，发现 MNMT 模型在领域外测试集中的表现优于几乎所有双语基线，并在单对下游任务的微调中也获得了巨大的性能提升。

Sep, 2021

本文回顾近年来关于波斯语情感分析的文章，分析了 40 种方法，包括使用机器学习和深度学习的转换器和神经网络，评估了这些方法对数据集的准确性，列出了 2018 至 2022 年的数据集和其详细信息。

Nov, 2022

本文提出了一种新的机器翻译数据集，利用 GIF 作为中介，从单语注释器中收集平行句子，从而降低了需要寻找、训练双语人员的成本，并经过内在和外在评估，发现使用 GIFs 收集的句子确实具有更高的质量。

Jun, 2021

这篇论文探讨了互联网对现代交易的影响，以及从这些交易产生的数据对组织改善其市场营销努力的重要性。本文以伊朗的在线购买和销售产品和服务的市场 Divar 为例，并介绍了一个竞赛来预测在 Divar 网站上发布的汽车销售广告的百分比。作者在伊朗的低资源语言的背景下，使用了两种先进的语言模型，mBERT 和 ParsBERT，对这些数据进行了分析，提供了两种方法的性能比较，还详细介绍数据挖掘过程和机器学习问题类型和模式评估技术。

May, 2023