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翻译技术术语：机器翻译缩写的翻译工作流程
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文研究了结构化文本本地化，提出了高质量的多语种数据集和翻译模型。实验表明，使用XML标签可以提高翻译的精确度。同时，探讨了低资源语言的机器翻译支持、缩略语消歧及大型语言模型在翻译中的应用，提出了一种新的机器翻译范式，特别适用于濒危语言。
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关键要点
- 本文提出了一种高质量的多语种数据集，并构建和评估了针对七种目标语言的翻译模型。
- 实验结果表明，使用XML标签可以提高翻译的精确度。
- 研究提出了一种源数据增强的机器翻译系统，用于术语集成，具有较高的准确性。
- Hierarchical Dual-path BERT方法在缩写消歧方面优于现有技术，宏F1达到了93.73%。
- 针对低资源语言的研究使用Sparsely Gated Mixture of Experts模型，提高了BLEU值。
- 构建了新的基准GLADIS，预训练了AcroBERT以解决缩略语消歧问题。
- 使用大型语言模型开发的多语言习语知识库提高了机器翻译模型的性能。
- 在WMT 2023术语共享任务中，使用大型语言模型生成的二语合成数据提高了术语使用率。
- 介绍了ACES对比挑战集，评估翻译准确性错误的度量标准，发现不同标准在不同现象上存在困难。
- 提出了一种新的机器翻译范式，适用于无资源语言，设计了针对濒危语言的机器翻译器，并讨论了其潜力和限制。
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延伸问答
如何提高机器翻译的精确度？
使用XML标签可以显著提高机器翻译的精确度。
什么是Hierarchical Dual-path BERT方法？
Hierarchical Dual-path BERT方法利用RoBERTa和SciBERT预训练模型进行缩写消歧，实验结果显示其宏F1达到了93.73%。
低资源语言的机器翻译如何支持？
使用Sparsely Gated Mixture of Experts模型结合新的数据挖掘技术，可以提高低资源语言的机器翻译支持和BLEU值。
GLADIS基准是什么？
GLADIS是一个新的基准，包含更大的首字母缩略词字典和预训练语料库，用于解决缩略语消歧问题。
大型语言模型在机器翻译中有什么应用？
大型语言模型用于开发多语言习语知识库，能够提高机器翻译模型的性能。
新的机器翻译范式是什么？
新的机器翻译范式是LLM辅助的基于规则的机器翻译，特别适用于无资源语言，如濒危的Owens Valley Paiute语言。
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