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2025-03-11 更新
Parallel Corpora for Machine Translation in Low-resource Indic Languages: A Comprehensive Review
Authors:Rahul Raja, Arpita Vats
Parallel corpora play an important role in training machine translation (MT) models, particularly for low-resource languages where high-quality bilingual data is scarce. This review provides a comprehensive overview of available parallel corpora for Indic languages, which span diverse linguistic families, scripts, and regional variations. We categorize these corpora into text-to-text, code-switched, and various categories of multimodal datasets, highlighting their significance in the development of robust multilingual MT systems. Beyond resource enumeration, we critically examine the challenges faced in corpus creation, including linguistic diversity, script variation, data scarcity, and the prevalence of informal textual content.We also discuss and evaluate these corpora in various terms such as alignment quality and domain representativeness. Furthermore, we address open challenges such as data imbalance across Indic languages, the trade-off between quality and quantity, and the impact of noisy, informal, and dialectal data on MT performance. Finally, we outline future directions, including leveraging cross-lingual transfer learning, expanding multilingual datasets, and integrating multimodal resources to enhance translation quality. To the best of our knowledge, this paper presents the first comprehensive review of parallel corpora specifically tailored for low-resource Indic languages in the context of machine translation.
并行语料库在训练机器翻译（MT）模型方面发挥着重要作用，特别是在高质量双语数据稀缺的低资源语言领域。本文全面回顾了印度语言可用的并行语料库，这些语料库涵盖了不同的语言家族、脚本和地区变体。我们将这些语料库分为文本到文本、代码切换和多种模态数据集的不同类别，重点强调了它们在开发稳健的多语种机器翻译系统中的重要性。除了资源列举之外，我们还从语料库创建中面临的各种挑战进行了批判性审视，包括语言多样性、脚本变化、数据稀缺以及非正式文本内容的普及。我们还根据对齐质量和领域代表性等标准对这些语料库进行了讨论和评估。此外，我们还解决了开放挑战，如印度语言之间的数据不平衡、质量和数量之间的权衡以及嘈杂、非正式和方言数据对机器翻译性能的影响。最后，我们概述了未来的发展方向，包括利用跨语言迁移学习、扩展多语种数据集以及整合多模态资源以提高翻译质量。据我们所知，本文是在机器翻译背景下针对低资源印度语言专门定制的并行语料库的首篇全面综述。
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Summary
平行语料库在训练机器翻译模型方面发挥着重要作用，特别是对资源匮乏的语言而言，高质量的双语数据十分稀缺。本文全面综述了印地语族语言的可用平行语料库，这些语料库涵盖了不同的语言家族、书写体系和地区差异。我们将这些语料库分为文本到文本、混合代码以及多种模态数据集等不同类别，并强调了它们在开发稳健的多语种机器翻译系统中的重要性。除了资源枚举，我们还深入探讨了语料库创建过程中面临的挑战，如语言多样性、书写体系差异、数据稀缺性以及非正式文本内容的普及等。此外，我们还从对齐质量和领域代表性等方面对这些语料库进行了讨论与评估。同时，我们关注了一些开放挑战，如印地语数据的不平衡性、质量与数量之间的权衡以及噪声、非正式和方言数据对机器翻译性能的影响。最后，我们概述了未来的发展方向，包括利用跨语言迁移学习、扩大多语种数据集以及整合多模态资源以提高翻译质量等。据我们所知，本文是对专门针对资源匮乏的印地语机器翻译领域的平行语料库的首次全面综述。
Key Takeaways
- 平行语料库在训练机器翻译模型，尤其是针对低资源语言方面，具有关键作用。
- 综述了印地语族语言的平行语料库种类及其在多语种机器翻译系统中的作用。
- 分析了语料库创建过程中的挑战，包括语言多样性、书写体系差异等。
- 讨论并评估了语料库的对齐质量和领域代表性等方面的问题。
- 关注了印地语数据的不平衡性、质量与数量之间的权衡等开放挑战。
- 强调了噪声、非正式和方言数据对机器翻译性能的影响。
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