多语言对齐数据构建：利用 Bitext Mining 在未对齐语料中挖掘平行句对 大家好！今天我将为大家讲解如何利用 Bitext Mining 技术，在未对齐的语料库中挖掘平行句对，构建多语言对齐数据。多语言对齐数据在机器翻译、跨语言信息检索、多语言自然语言处理等领域都扮演着至关重要的角色。然而，高质量的人工标注平行语料库成本高昂且耗时。Bitext Mining 技术则提供了一种自动化的解决方案，能够在海量未对齐的语料中发现潜在的平行句对，大大降低了数据获取的成本。 一、Bitext Mining 的基本原理 Bitext Mining 的核心思想是利用句子间的相似度来判断它们是否是彼此的翻译。通常，我们首先会对源语言和目标语言的语料进行预处理，例如分词、词干提取等。然后，将句子表示成向量，例如使用词袋模型、TF-IDF、Word Embedding 等。最后，计算句子向量之间的相似度，并设定阈值，将相似度高于阈值的句对判定为平行句对。 二、Bitext Mining 的流程 Bitext Mining 的流程大致可以分为以下几个步骤： 语料预处理: 包括文本清洗（去除HTML标签 …