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摘要
随着大数据和人工智能技术的深入发展,语料库的构建得到越来越多的关注和重
视。当前机器翻译模型在翻译简单句时效果较好,但在翻译复杂长句时,质量远远低
于专业译员的水准。这是由于复杂句通常包含主句和从句,并且它们之间有一定的层
次和逻辑关系,但目前翻译模型无法捕捉这些信息,从而造成翻译上的错误。通过构
建高质量语料库,可以帮助翻译模型学习和理解不同结构和关系的复杂句,进而提升
翻译模型性能。语料库可为训练、评估和改进NLP模型提供基础数据资源,推动NLP
领域的基础研究和应用。
本
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