翻译技术术语：机器翻译缩写的翻译工作流程
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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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Q&A
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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