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文档简介

基于Web的大规模双语平行语料库自动获取技术研究与系统实现的中期报告一、研究背景随着互联网的普及和全球化的加速，机器翻译技术得到了越来越广泛的应用。然而，机器翻译的质量很大程度上取决于训练数据的质量和数量，而训练数据又往往难以获取和整理。为此，大规模双语平行语料库的获取成为了机器翻译技术研究的重要环节。现有的获取大规模双语平行语料库的方法主要包括人工整理、使用已有的双语翻译系统和基于互联网的自动获取。人工整理的方法虽然可控性强，但时间、人力和成本都很高。使用已有的双语翻译系统获取平行语料库的方法虽然快速，但由于双语翻译系统的误差传递，得到的双语平行语料库的质量往往不理想。因此，基于互联网的自动获取平行语料库的方法备受关注。二、研究目的本研究旨在实现基于Web的大规模双语平行语料库自动获取技术，以提高机器翻译品质。具体目标包括：1.实现基于Web的自动双语网页抓取系统，包括抓取策略、页面解析、文本过滤、语言识别等功能。2.实现基于Web的自动双语搜索和获取系统，包括双语关键词提取、搜索引擎调用、搜索结果过滤等功能。3.实现基于机器学习的自动双语句子对齐系统，包括文本特征提取、翻译概率计算、句子对齐等功能。三、研究方法为了实现上述研究目标，本研究采用以下研究方法：1.构建双语语料库，以便研究和实验。2.基于已有的Web文本自动获取技术，设计和实现双语网页抓取系统和双语搜索和获取系统。3.基于机器学习技术，设计和实现双语句子对齐系统，以确保获取的平行句子对准确性和可用性。四、研究进展截至目前，本研究已经完成了如下工作：1.构建了包含中英文数据的双语语料库，用于验证和评估研究结果。2.设计和实现了基于Web的双语网页抓取系统，可以快速抓取双语网页数据，并对其中的文本进行过滤和语言识别。3.设计和实现了基于Web的双语搜索和获取系统，可以根据用户提供的双语关键词获取相关的双语网页信息。4.设计和实现了基于机器学习的双语句子对齐系统，可以根据文本的上下文特征，通过计算翻译概率从而实现句子对齐。五、下一步工作接下来，本研究将继续进行如下工作：1.对获取的数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和可靠性。2.对已有的系统进行调优和优化，以提高系统的性能和稳定性。3.对深度学习技术进行研究，以提高系统的自动化程度和获取平行语料库的效率。4.对获取的平行语料库进行分析和挖掘，以帮助改进机器翻译技术。六、结论本中期报告介绍了基于Web的大规模双语平行语料库自动获取技术的研究。通过对双语语料库的构建、设计和实现双语网页抓取系统、双语搜索和获取系统以及双语句子对齐系统的工作，取得了一定的研究成果。未来，本研究将继续深入探

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