机器翻译与跨语言学习数据集综述机器翻译(Machine Translation, MT)与跨语言学习是自然语言处理领域的核心研究方向,其发展与突破高度依赖于大规模、高质量的数据集。本文系统性地梳理了该领域的关键数据集,构建了一个从应用场景出发的四层分类体系:平行语料库、语言建模资源、跨语言资源和任务特定数据集。在此基础上,本文首先通过Mermaid流程图和多维度分类表对数据集生态进行了宏观概述,随后深入剖析了每个类别下的代表性数据集,阐述了其构建背景、核心特点、技术演进和主要挑战。通过横向对比分析,本文揭示了数据集从支持统计机器翻译(