语料库建设与多语种翻译技术的数据驱动和效果评估是两个相关但独立的方面。语料库建设是指收集和整理大规模的语言数据作为翻译和自然语言处理任务的训练和测试样本。同时，还需要进行数据清洗、预处理和标注等工作，以保证数据的质量和可用性。效果评估是用于衡量翻译技术性能的方法和指标。为了进行评估，需要有一组参考翻译作为标准，并与机器翻译系统的输出进行比较。
语料库建设与多语种翻译技术的数据驱动和效果评估是两个相关但独立的方面。
语料库建设是指收集和整理大规模的语言数据作为翻译和自然语言处理任务的训练和测试样本。语料库可以包含多种类型的数据，例如平行语料、单语语料、语言资源等。语料库的建设需要从多个渠道获取数据，例如互联网、书籍、新闻文章等。同时，还需要进行数据清洗、预处理和标注等工作，以保证数据的质量和可用性。
多语种翻译技术是指能够在多种语言之间进行自动翻译的技术。这种技术可以基于统计模型，如统计机器翻译，也可以基于神经网络模型，如神经机器翻译。数据驱动的翻译技术依赖于大规模的语料库进行训练，通过学习输入和输出之间的关系来实现翻译。语料库的质量和多样性对翻译技术的性能有重要影响。
效果评估是用于衡量翻译技术性能的方法和指标。评估可以从不同的角度进行，如翻译准确性、流畅度、句法正确性等。常用的评估指标包括BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）、TER（Translation Edit Rate）等。为了进行评估，需要有一组参考翻译作为标准，并与机器翻译系统的输出进行比较。评估还可以结合用户反馈和人工评估，以获取更全面和准确的结果。
语料库建设和多语种翻译技术的数据驱动和效果评估是相互依存的。好的语料库可以提供更好的训练数据，从而提高翻译技术的性能。同时，翻译技术的效果评估也可以为语料库建设提供反馈和指导，从而改进数据的质量和多样性。通过不断迭代和优化，可以实现更高质量的多语种翻译技术。