机器翻译数据处理核心技术：从语料到模型的质量管控链路

机器翻译（MT）系统的性能，本质上由“数据质量”与“模型架构”共同决定。在Transformer等主流模型架构趋于成熟的当下，高质量双语语料成为拉开性能差距的关键。而双语语料清洗、句子长度过滤、领域术语一致性维护，是构建“高纯净度、高适配性、高专业性”语料库的三大核心环节，直接影响模型对双语语义映射关系的学习效果。
 
一、双语语料清洗：筑牢数据质量根基
 
原始双语语料（如网络爬取数据、平行语料库）中普遍存在噪声，包括非平行句对、语义偏差句对、垃圾信息等。清洗的核心目标是剔除噪声，保留“语义对等、表达规范”的有效句对，避免模型学习错误的双语映射规则。
 
1.1 基础过滤：剔除明显无效数据
 
基础过滤是清洗的第一道防线，通过简单规则快速筛除低质数据，降低后续处理成本。核心操作包括：
 
- 格式校验：删除长度为空、仅含标点符号、存在乱码（如连续特殊字符“@#$%”）的句子，确保句对格式完整。
- 语言检测：利用语言识别工具（如langdetect、FastText语言分类模型）验证句对语言是否匹配目标双语组合（如“中文-英文”句对中，若中文句实际为日文，则删除该句对），避免跨语言污染。
- 重复去除：通过计算句子哈希值，删除完全重复的句对；对“近重复句对”（如仅存在标点差异、大小写差异），保留语义最完整的版本（如保留“Hello, World!”，删除“hello world”）。
 
1.2 平行性校验：确保语义对等
 
平行性是双语语料的核心属性，指源语言句与目标语言句表达完全相同的语义。非平行句对（如“今天天气很好”对应“Apple is a fruit”）会严重误导模型，必须重点识别剔除。主流校验方法分为两类：
 
- 规则驱动校验：基于“长度比例”和“关键词匹配”初步筛选。通常双语句子长度比例（词数比）在0.5-2.0之间为合理范围（如中文10词对应英文5-20词），超出该范围则标记为可疑句对；同时，提取句中核心名词、动词（如“计算机”对应“computer”），若关键词无对应语义关联，则直接删除。
- 模型驱动校验：