"在“一带一路”倡议持续推进的背景下,中国与中亚国家交流日益深化,对高质量的跨语言信息处理技术提出了迫切需求。然而,中文与中亚国家语言之间的平行语料库资源极度匮乏,且现有资源质量参差不齐,严重制约了机器翻译、跨语言信息检索、情感分析等下游任务的发展。针对中亚国家低资源语言,本文提出一种融合神经机器翻译(NMT)与跨语言语义匹配的平行语料构建框架。该方法通过定向爬取中亚国家官方渠道的单语新闻数据,利用DeepSeek模型的多语言翻译能力生成伪平行句对,再通过LaBSE 模型获取跨语言句子嵌入向量,基于余弦相似度动态阈值和边距实现噪声过滤。实验表明,该方法在BLEU分数指标上比较传统回译方法提升了0.65,最终构建包含8 万句对的多领域平行语料库,覆盖政治、经济、文化等核心领域,该语料库为提升中亚低资源语言的机器翻译、跨语言信息检索、文本分类等下游任务的生成质量奠定了坚实的基础。"