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利用众包进行网络挖掘的日中平行语料库
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了英日平行语料库JParaCrawl的构建及其在机器翻译中的应用，强调了在特定领域的预训练和微调效果。实验结果表明，该语料库显著提高了翻译准确性，并展示了新方法在数据过滤和句子对齐中的优势，推动了跨语言NLP研究的发展。
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关键要点
- 构建了英日平行语料库JParaCrawl，包含超过2100万个独特的平行句对。
- 该语料库在特定领域的预训练和微调中表现出色，能够缩短训练时间并提高翻译准确性。
- 提出了一种利用预训练语言模型过滤噪声句对的方法，显著优于基准线。
- 通过边际化双语挖掘技术，挖掘出45亿双语句子，提升了机器翻译模型的表现。
- 使用多语句子嵌入方法从85种语言的维基百科中提取了1.35亿个平行句子，训练神经机器翻译系统取得高BLEU分数。
- 展示了利用公开课程资料进行平行语料挖掘的框架，达到了96%的句子对齐F1分数。
- 提出了一种从维基百科文章中获取主题对齐比较语料库的方法，提取噪音干扰较小的平行句子。
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延伸问答
JParaCrawl平行语料库的主要特点是什么？
JParaCrawl平行语料库包含超过2100万个独特的平行句对，能够提高机器翻译模型的准确性。
如何利用JParaCrawl进行机器翻译的预训练和微调？
JParaCrawl在特定领域的预训练和微调中表现出色，能够缩短训练时间并提高翻译准确性。
JParaCrawl在数据过滤方面有什么创新？
提出了一种利用预训练语言模型过滤噪声句对的方法，显著优于基准线。
如何从维基百科中提取平行句子？
使用多语句子嵌入方法自动从85种语言的维基百科中提取平行句子，共提取了1.35亿个平行句子。
JParaCrawl对跨语言NLP研究的影响是什么？
JParaCrawl推动了跨语言NLP研究的发展，提高了机器翻译模型的表现。
使用JParaCrawl进行机器翻译的实验结果如何？
实验结果表明，使用JParaCrawl显著提高了翻译准确性，并在多个测试集上超越了基准结果。
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