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通过相似性搜索改善低资源机器翻译的上下文示例选择
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了上下文例句对机器翻译质量的影响，提出了多种优化方法，包括基于回归函数和语法的示例选择，显著提高了翻译质量。通过上下文学习和适配器微调，改善了大型语言模型的性能，解决了少样本学习问题。实验结果表明，长期一致性和相似度测量对翻译任务表现至关重要。
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关键要点
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本研究探讨了上下文例句对机器翻译质量的影响，单个优化的例句可以产生出色的效果。
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提出了一种基于回归函数的实例选择方法，平均提高翻译质量超过2.5个COMET点。
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基于语法的上下文示例选择方法通过计算依存树之间的句法相似性，增强机器翻译的上下文学习。
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提出上下文感知提示方法（CAP），使大型语言模型生成更准确、连贯的翻译。
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使用适配器微调改善大型语言模型的性能，解决少样本学习和过度生成的问题。
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长期一致性和相似度测量对翻译任务表现至关重要，提出了有效的示例选择方法。
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延伸问答
上下文例句如何影响机器翻译质量？
上下文例句的属性对翻译质量有显著影响，优化的例句可以提升翻译效果。
什么是基于回归函数的实例选择方法？
基于回归函数的实例选择方法结合多种因素，平均提高翻译质量超过2.5个COMET点。
如何通过语法增强机器翻译的上下文学习？
通过计算依存树之间的句法相似性，基于语法的上下文示例选择方法有效增强上下文学习。
上下文感知提示方法（CAP）是什么？
CAP结合多级注意力，选择与当前句子最相关的句子作为上下文，生成更准确的翻译。
适配器微调如何改善大型语言模型的性能？
适配器微调可以减少训练参数量，同时保持微调效果，解决少样本学习和过度生成的问题。
长期一致性在翻译任务中有什么重要性？
长期一致性被认为是下游翻译任务表现优异的良好指标，能够提升翻译质量。
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