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Web双语平行语料自动获取及其在统计机器翻译中的应用
绪论
随着互联网技术的发展，大量的双语网页和文本数据被不断产生。这些数据既有对话文本、新闻报道，也有产品介绍、使用手册等广泛应用的文本。在翻译领域，这些数据被普遍应用于机器翻译、双语语料库等领域。然而，如何获取有效的双语平行语料，以及如何尽可能地利用这些数据，是当前研究的热点问题。
本文首先介绍了现有的双语平行语料的获取方式，包括人工翻译、自动对齐和网络爬虫等方法。然后，针对以网络爬虫为主要获取方式的自动获取方法，介绍了其优缺点，及其在统计机器翻译中的应用。
一、双语平行语料的获取方式
1.人工翻译法
人工翻译法是获得双语平行语料最常用方法之一，它包括了专业翻译、众包、协作翻译、专家评估等多种方式。这种方法是最精确、最可靠的，但耗时、耗力、效率低。此外，还可能引入人为翻译偏差等问题。
2.自动对齐法
自动对齐法是利用计算机程序对两种语言文本进行自动匹配和对齐的方法，从而获得双语平行语料。这种方法利用了计算机自动匹配的优势，不但省时省力，而且能够保持语料的一致性和准确性。但是，对齐质量可能受到句子长短、翻译差异、奇异现象等影响，因此需要进行人工校对。
3.网络爬虫法
网络爬虫法是指利用网络爬虫程序从互联网上自动抓取双语网页或文本，获取双语平行语料。这种方法具有高效、快速、自动化、大规模等特点。但是，它也存在一些问题，如难以从重定向或保护的页面中获取语料，网页结构多样性和海量数据使得语料的准确性和完整性难以保证。另外，由于互联网中存在大量错误、不正确或者低质量的数据，因此需要对语料进行清洗和验证。
二、自动获取方法的优势和挑战
尽管双语平行语料的获取方法多种多样，但是由于人力和时间的限制，自动获取方法逐渐成为主流方法。自动获取方法主要是通过网络爬虫程序获取双语文本和对齐，然后用于机器翻译训练或其他自然语言处理任务。
与人工翻译法相比，自动获取方法具有以下优势：
1.高效性：自动获取方法可以在很短的时间内获取大量的语料，且不需要人类参与，因此大大提高了获取的效率。
2.成本低：由于自动获取方法不需要支付翻译人员或其他人力资源，因此成本较低。
3.覆盖面广：自动获取方法可以覆盖更广泛的相关领域和主题，更能满足机器翻译的需求。
然而，自动获取方法也存在一些挑战：
1.数据准确性：自动获取的数据来自于互联网，而互联网上的数据信息质量参差不齐，需要进行清洗和验证。
2.文本对齐问题：通过网络爬虫抓取的文本对齐会存在不准确的问题，需要进行修正。
3.隐私问题：从网上下载并使用他人文本数据涉及版权和隐私等问题，需要注意法律和道德问题。
三、在统计机器翻译中的应用
随着统计机器翻译技术的发展，双语平行语料对于机器翻译的精度和质量起着至关重要的作用。双语网页和文本数据是统计机器翻译训练不可缺少的语料库，因为它们可以用来训练和评估翻译模型，提高翻译结果的质量。
利用自动获取的平行语料进行机器翻译训练的方法主要包括两类：单领域翻译和跨领域翻译。单领域翻译指的是只利用某一特定领域的双语平行语料进行训练，主要应用于特定领域的翻译任务。跨领域翻译指的是将多个领域的平行语料汇集起来进行训练，以提高机器翻译的泛化能力和适应性。
除了作为训练语料，双语平行语料还可以用于机器翻译的后编辑，例如自适应调整翻译结果和双语句子对齐等。
四、结论
本文主要介绍了双语平行语料的获取方式，包括人工翻译、自动对齐和网络爬虫等方法，并重点讨论了自动获取方法的优势和挑战。随着互联网技术和机器翻译技术的快速发展，双语平行语料将在未来继续发挥重要的作用，自动获取方法也将进一步加强和优化。