机器翻译以及汉语学习现已成为热门研究领域。词汇平行资源库构建作为机器翻译研究的基础之一,是本文研究的重点。本文结合目前流行的双语平行语料库构建方法,在此基础上提出了结构化的分段、分句、分词的汉语-维吾尔语双语平行词汇资源库构建方法。本文用爬虫程序在天山网上爬取大量汉语新闻语料,对原始语料进行除噪去重等处理,并利用分词系统进行分段、分句、分词形成结构性存储单语词汇语料库;采用机器学习方法,构建汉语-维吾尔语词汇翻译模型,将爬下来的词汇先跟20万条双语词汇语料库进行匹配,模型无法匹配的部分词汇,提交给搜索引擎模块,该模块在网上查找第三方翻译资源;查到第三方翻译资源后,采用翻译插件技术对结构性存储词汇语料进行自动翻译、对齐,形成准双语平行语料库;最后对插件翻译软件无法处理的部分采用人机互助的方式处理,形成新的标准双语平行词汇库;并使用双语词汇翻译模型,不断完善标准双语平行词汇库。本文重点研究基于插件的翻译技术,包括自动读取、翻译、对齐,写入对齐词表,自动构建双语平行词汇库。在研究过程中,利用爬虫技术、搜索引擎技术、插件技术、翻译技术解决了双语平行词汇语料库的构建问题。在双语平行词汇资源库构建过程中,以20万条汉语-维吾尔语双语词汇语料库作为模型学习的基础,使用爬虫程序在天山网上爬取的汉语新闻语料,通过汉语分词处理系统形成大量汉语词汇语料库。本研究最终以100万条汉语词汇作为研究对象,利用搜索引擎技术及插件翻译器进行对齐工作,经过对准双语平行语料库中插件翻译软件无法处理的部分采用人机互助的方式处理,不断让模型学习,实现自动对齐功能。本文利用爬虫技术、汉语分词技术,构建了比较规范的汉语单语词汇库。以汉语词汇库作为对齐对象,探索双语词典构建和插件翻译结合的双语词汇对齐模型,解决汉语-维吾尔语双语词汇对齐问题。为进一步开展短语对齐和词汇为单位的汉语-维吾尔语机器翻译系统的研究、开发提供技术及资源支撑。本文创新之处是融合爬虫技术、汉语分词处理技术、搜索引擎技术,研发插件翻译技术,实现汉语-维吾尔语双语词汇对齐模型,探索大规模汉语-维吾尔语双语词汇资源库构建方法,为下一步开展高质量的汉语-维吾尔语双语翻译模型工作提供技术、资源支撑,解决开展汉语-维吾尔语双语机器翻译中双语资源稀缺问题。