构建英语-博多平行语料库以助力统计机器翻译

"本研究论文聚焦于构建用于统计机器翻译的英博平行语料库，旨在提升博多语的机器可读信息和翻译质量。作者开发了一款名为E-BPTC的工具，用于创建English-Bodo平行文本语料库，覆盖General和Newspaper两个领域。通过Phrase-Based SMT方法，他们建立了English to Bodo的SMT系统，并利用评估技术验证了所构建语料库的质量。" 在自然语言处理（NLP）领域，语料库扮演着至关重要的角色。它是一个大规模的、同质的、真实的书面文本（或语音）集合，以机器可读的形式存在。这些数据集在计算语言学中有着广泛的应用，对于理解、分析和生成人类语言至关重要。平行语料库是NLP中特别有价值的一种，因为它包含两种或多种语言的对应文本，这对于机器翻译任务尤其有用。 统计机器翻译（SMT）是当前主流的机器翻译方法。SMT依赖于大量的源语言和目标语言之间对齐的平行文本，通过统计模型学习翻译规则，从而生成高质量的翻译结果。博多语虽然在印度被广泛使用，但在计算机化信息方面却相对匮乏。因此，构建一个English-Bodo平行语料库是推动博多语机器翻译发展的重要步骤。 本文中，研究人员设计并实现了E-BPTC，这是一个专门用于创建English-Bodo平行语料库的工具。这个工具帮助他们构建了涵盖一般领域和新闻领域的平行语料库，扩大了博多语的可用数据量。Phrase-Based SMT方法被应用于构建的系统中，这种方法基于短语对齐和翻译概率模型，能够处理更复杂的语言结构，提高翻译的准确性和流畅性。 最后，为了确保构建的平行语料库的质量，研究者在SMT系统中运用了两种评估技术进行测试。评估技术通常包括BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、TER（Translation Edit Rate）等指标，它们可以量化翻译结果与人工参考译文的相似度，从而反映语料库的质量和SMT系统的性能。 这项工作不仅贡献了一个新的平行语料库，还为博多语的机器翻译研究提供了基础资源，有助于提高博多语与其他语言之间的翻译效率和准确性，进一步推动了博多语的数字化进程。