无论是在平常的翻译练习还是在学术研究中，语料库作为学习工具或是研究方法都不可或缺。那么，在做基于语料库方法的研究时应该如何建立自己的语料库呢？看完这篇，一定能对你有所启发！
语料库一词译自英文“corpus（复数常用corpora）。
语料库语言学家辛克莱将其定义为“按照一定的采样标准采集而来的、能够代表一种语言或某语言的一种变体或文类的电子文本”。
语料通常都会以txt格式保存。
如果是书面语料，需要先扫描将其转成电子版，然后通过OCR识别，再自行校对和格式转换；
如果是语音语料，则需要首先进行转写，再进行后续步骤；
而如果已经是电子语料（如pdf，mobi，html等）则直接进行格式转换即可。
OCR识别工具推荐：ABBYYFineReader2，天若文字识别，Adobe Acrobat Pro DC等。
格式转换工具推荐：Adobe Acrobat Pro DC，或网站Aconvert，iLovePDF，Convertio等。
接下来就是语料的预处理，对语料进行校对降噪。
在这个过程中，我们需要把整理好的文本中多余的空格、空行、回车、乱码、错别字、以及其他不需要的信息（包括附录，表格，前言等）都去除掉。
推荐工具：MS Word和EmEditor（网址https://www.emeditor.com/）
P.S.在语料清洗的过程中，正则表达式是一个好帮手，在一些语料清洗工具中也提供了快捷键，不需要手动输入正则表达式，且能满足不少读者的需要。小编在这里附上示例表：
感兴趣的小伙伴可以在网址https://www.runoob.com/regexp/regexp-tutorial.html进行了解和学习~
首先请大家了解一下：
分词（tokenization）是指将一串字符转换成可以分析，容易识别的形符（token）——也就是词语——的过程；
标注（annotation）是指将文本中的词语按照各种属性（part of speech）进行标注；
但是请注意，对于汉语来说，分词是必须的，因为汉语的词语之间没有明显分隔，不进行分词的话难以识别分析；而标注不是必需步骤，在有需要时进行即可。
举个例子：
分词前
分词后
标注后
分词标注工具推荐：TreeTagger，CorpuswordParser（汉语），StanfordParser（英汉）等
以上工具都可以在http://corpus.bfsu.edu.cn/TOOLS.htm进行下载
截止以上前三步，语料的加工基本已经完成，但如果你的语料是双语或多语，则需要对其进行对齐处理。
对齐是指将多语言语料实现句子的一一对应，也可以实现段落的一一对应，以形成规范的语对。
对齐推荐工具：memoQ，Tmxmall等
对齐完成后如图：
此图出自于上海外国语大学语料库研究院的《习近平谈治国理政》多语数据库综合平台
完成以上步骤就完成了对语料的处理和加工，成功建立了语料库！
语料库建成后，小编在这里推荐两个常用的语料库检索分析工具：Antconc和Wordsmith。这两个软件可以帮助大家更好地对语料进行检索，生成词表等，是语料库人不离手的好工具！
此外，除了自建语料库，大家也要利用好现有的语料库，如：
英国国家语料库（British National Corpus，简称BNC）
http://www.natcorp.ox.ac.uk/
美国当代英语语料库（Corpus of Contemporary American English，简称COCA）
https://www.english-corpora.org/
SketchEngine
https://www.sketchengine.co.uk/
… …
以上就是本期全部内容啦，希望这篇文章可以在你探索语料库建立的途中提供一些帮助~
实践出真知，快去动手试试吧~
特别说明：本文仅供学习交流，如有不妥欢迎后台联系小编。
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原文作者：张一孟
