Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset|机器翻译数据集|外交文本数据集

该数据集由广东工业大学和香港中文大学的研究团队构建，包含5528条高质量的中英平行句子，主要涉及中国外交部发言人答记者问的内容。数据集具有高度的语义一致性，经过严格的校对和审核，适用于神经机器翻译任务。数据集的创建旨在评估自适应少样本提示框架（AFSP）在最新语言上的有效性，并扩展神经机器翻译的研究边界。该数据集的应用领域主要集中在机器翻译，特别是外交领域的文本翻译，旨在提高翻译的语义一致性和准确性。

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数据集介绍

构建方式

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset的构建基于中国外交部新闻发布会的双语材料，涵盖了2022年至2023年的新闻发布内容。这些材料由专业翻译机构进行翻译，确保了高质量的语义对齐。数据集的构建过程包括从公开的外交部网站爬取双语文本，并经过严格的校对和审核，以确保其准确性和一致性。最终，数据集包含5,528对中英平行句子，涵盖了广泛的外交议题和复杂的政治术语。

使用方法

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset主要用于评估和提升机器翻译模型的性能，特别是在外交领域的翻译任务中。研究人员可以通过该数据集测试模型在处理复杂政治术语和长句翻译时的表现。数据集的使用方法包括将其作为训练集或测试集，结合自适应少样本提示框架（AFSP）进行模型训练和评估。通过对比不同提示策略和模型输出的翻译质量，研究人员可以进一步优化机器翻译模型的表现。

背景与挑战

背景概述

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset 是由广东工业大学和香港中文大学的研究团队于2025年构建的一个高质量中英平行语料库，包含5,528对中英平行句子。该数据集的核心研究问题是为神经机器翻译（NMT）任务提供高质量的双语数据支持，特别是在外交领域的翻译任务中。数据集的构建旨在评估自适应少样本提示（AFSP）框架在最新语言环境下的有效性，并扩展神经机器翻译的研究边界。该数据集的创建基于中国外交部发言人例行记者会的双语材料，确保了语义一致性和专业性，为机器翻译模型提供了具有挑战性的测试平台。

当前挑战

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset 面临的挑战主要体现在两个方面。首先，外交领域的翻译任务涉及复杂的政治术语和专业化表达，这对机器翻译模型的语义理解和生成能力提出了较高要求。其次，数据集的构建过程中，如何确保双语材料的语义一致性和高质量翻译是一个关键挑战。研究团队通过专业翻译机构的严格校对和审核，确保了数据的高质量，但这也增加了数据收集和处理的复杂性。此外，如何在外交领域的特定语境下实现准确的语义对齐，仍然是机器翻译模型需要克服的难题。

常用场景

经典使用场景

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset 主要用于机器翻译领域的研究，特别是在少样本提示（Few-shot Prompting）和上下文学习（In-context Learning）场景中。该数据集通过提供高质量的中英平行语料，帮助研究人员评估和优化大型语言模型（LLMs）在翻译任务中的表现。其经典使用场景包括通过自适应提示框架（AFSP）自动选择适合的翻译示例，以提升翻译的语义一致性和准确性。

解决学术问题

该数据集解决了机器翻译领域中的几个关键问题。首先，它通过提供高质量的外交领域平行语料，填补了现有数据集中外交术语和复杂语言结构的空白。其次，它帮助研究人员验证自适应提示框架（AFSP）的有效性，解决了传统固定提示在翻译任务中表现不佳的问题。此外，该数据集还支持对大型语言模型在多语言翻译任务中的表现进行全面评估，推动了机器翻译技术的进一步发展。

实际应用

Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset 在实际应用中具有广泛的价值。它可用于开发外交领域的自动翻译系统，帮助外交官、记者和研究人员快速准确地翻译复杂的政治文本。此外，该数据集还可用于训练和优化多语言翻译模型，提升其在低资源语言和复杂语境下的翻译能力。在实际的外交会议、新闻发布会等场景中，基于该数据集的翻译系统能够提供高质量的实时翻译服务，促进跨语言沟通。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，随着大语言模型（LLMs）在神经机器翻译（NMT）领域的广泛应用，研究者们逐渐意识到提示（prompt）的选择对翻译性能的影响至关重要。Diplomatic Chinese-English Parallel Dataset的构建为这一领域的研究提供了高质量的双语语料库，特别在外交领域的翻译任务中展现了其独特价值。最新的研究方向聚焦于自适应少样本提示（Adaptive Few-shot Prompting, AFSP）框架的开发，该框架通过自动选择与输入句子语义相似的翻译示例，进一步提升LLMs的翻译能力。AFSP框架结合了密集嵌入、稀疏嵌入和多向量嵌入的混合检索机制，确保翻译示例与输入文本的语义一致性。此外，通过生成多个候选翻译并进行重排序，AFSP有效减少了LLMs在概率采样过程中产生的语义偏差。这一方法不仅在外交领域的翻译任务中表现出色，还在联合国平行语料库等广泛数据集上验证了其有效性，为机器翻译的前沿研究提供了新的思路。

相关研究论文

• Adaptive Few-shot Prompting for Machine Translation with Pre-trained Language Models

  广东工业大学, 香港中文大学 · 2025年