TED平行语料库是多语言平行语料库，包括多语言并行语料库和单语语料库。从TED会议www.ted.com 提取109种世界语言。 多语言的平行语料库包括 12 种语言超过1.2亿 个对齐句子并进行了句子对齐。 所有的预处理都是自动完成。

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机器翻译词对齐的 Python 实现。 以 'python .py > ' 运行选项：-n num_lines 从输入文件中获取更少的行 -d 获取非默认文件，例如：sample ibm1.py：实施 IBM 模型 1 ibm2.py：实施 IBM 模型 2 hmm.py：实施 HMM 模型进行字对齐 fastAlign.py：实施快速对齐方法，但使用固定的 lambda 参数 alignIntersect.py：使用基于交集的对齐方式Dice 的系数 modelAgreement.py：为 IBM Model2 实现基于交集的对齐 带有 .a 扩展名的相应名称的文件是从这些模型中获得的前 1000 个句子的对齐，这些模型在英语和法语的完整 hansards 数据上进行训练。 它们可以与分数对齐一起运行以进行 AER 评估。 t_

NiuTrans的开源中英平行语料库，可以用来训练机器翻译。

cwmt/neu2017中英神经机器翻译平行语料库，在fairseq和opennmt上均成功训练并预测得到不错的结果。

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数据集—基于TF NMT利用带有Attention的 ED模型训练、测试(中英文平行语料库)实现将英文翻译为中文的LSTM翻译(中英文平行语料库)训练数据集—train

基于伪平行语料库的双语主动学习关系分类

NiuTrans的开源中英平行语料库，可以用来训练机器翻译。

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