共8400多对中英语句，已预处理，中文用jieba分了词，标点符号没问题，保存于en-zh.csv，分隔符是制表符\t（不是默认逗号）。 句粒度，但有不少长句，裁剪后5w对也够用。 原始数据集也在包中，其中en-zh_News.tmx有一部分句子有问题，（en-zh.csv丢弃了有问题的句子），如果必要建议不要直接使用该文件。 另外附赠我对语料的预处理文件（propressor.py），以及数据集（pytorch的Dataset）等相关的实现（LangData.py)。 如果又可以改善的地方，欢迎留言

NiuTrans的开源中英平行语料库，可以用来训练机器翻译。

NiuTrans的开源中英平行语料库，可以用来训练机器翻译。

网上搜集的一些中英平行语料库，包括两部电影（约300k），白皮书（约8M），政治新闻（约2M）。送给和我一样正需要语料库的你。（如果有需要，可以和我交流）

《中英平行语料库：构建智能语言处理的基石》 在信息技术日益发达的今天，自然语言处理（NLP）已经成为了人工智能领域的一个重要分支。其中，中英平行语料库作为NLP研究的核心资源，对于提升机器翻译、问答系统等模型的性能起到了至关重要的作用。本文将详细探讨中英平行语料库的内涵、应用价值以及其在预处理过程中的关键角色。 理解什么是中英平行语料库。平行语料库，顾名思义，是指包含两种或多种语言对应文本的数据库，其中每段文本在内容上都是对齐的。在本例中，我们特别关注的是中英文平行语料库，即每条中文句子都有对应的英文翻译。这种语料库的构建旨在为跨语言的研究和开发提供基础数据，如机器翻译系统，它们需要大量准确的双语对照数据来学习语言间的转换规则。 中英平行语料库的主要应用包括： 1. **机器翻译**：机器翻译（Machine Translation, MT）系统依赖于大量的平行语料进行训练，以学习不同语言之间的语义和句法对应关系。通过对比学习，模型能够掌握不同语言的表达习惯，提高翻译质量。例如，Google Translate等在线翻译工具就广泛使用了此类语料库。 2. **问答系统**：问答系统（Question Answering, QA）需要理解用户的问题并给出准确答案。中英平行语料库可以帮助模型理解中文问题的含义，并找到对应的英文答案，这对于跨国交流尤其有价值。 3. **自然语言理解**：平行语料库能帮助模型学习两种语言的相似性和差异性，提升对语言的理解能力，比如词性标注、命名实体识别、情感分析等任务。 4. **语料库构建与评估**：平行语料库常被用来评估新模型的性能，因为我们可以直接比较模型生成的翻译结果与原始的参考翻译。 回到给定的压缩包，"一万句对齐中英文平行语料库(不需要加工)"，这意味着它已经过预处理，可以直接用于训练和评估模型。预处理通常包括去除噪声数据、标准化文本、对齐句子等步骤，确保语料的质量和可用性。对于研究者来说，这样的资源省去了大量数据清洗的工作，可以直接投入模型的训练，极大地提高了效率。 总结来说，中英平行语料库是推动跨语言智能应用发展的关键，从机器翻译到问答系统，它们无处不在。对于科研人员和开发者而言，拥有高质量的平行语料库意味着拥有了强大的工具，可以构建更加智能、精准的语言处理模型，促进全球信息交流的无障碍化。

平行语料库，用于机器翻译等大数据处理,有需要的可以下来用，可以直接用，不用全角半角变换

NiuTrans的开源中英平行语料库，可以用来训练机器翻译。