Meiryum Ali作者王淑婷 路编译

囊括欧亚非大陆多种语言的25个平行语料库数据集(拿走不谢!)

与大部分机器学习模型一样,有效的机器翻译系统需要大量的训练数据才能产生可读性强的结果。平行文本翻译语料库是两种语言之间的结构化翻译文本集。此类平行语料库对训练机器翻译算法至关重要。但从哪里可以获得这些外语数据集呢?请看下列清单↓↓↓

平行文本数据集


原文链接:https://gengo.ai/datasets/25-best-parallel-text-datasets-for-machine-translation-training/

工程数据集机器翻译
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相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

机器翻译技术

机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

语料库技术

语料库一词在语言学上意指大量的文本,通常经过整理,具有既定格式与标记;事实上,语料库英文 "text corpus" 的涵意即为"body of text"。

语音分割技术

语音分割是在自然语言中识别单词、音节或音位之间界限的过程。这个术语既适用于人类使用的心理过程,也适用于自然语言处理的人工过程。

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