创建领域特定翻译记忆以进行机器翻译
原文约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。本文探讨了如何通过翻译人员或其他语言专业人士创建翻译记忆(TM),以便编制领域特定的平行语料库,供机器翻译训练和微调等使用。提出了一种主要依赖翻译工具的半自动TM准备方法,旨在提高数据质量和翻译人员的控制能力。研究结果表明,该方法能够快速构建自定义TM,具有显著提高翻译效率的潜力。
通过研究多语言神经网络模型和迁移学习方法,研究人员在临床文本机器翻译方面取得了进展。实验结果显示,他们的模型在临床领域数据中表现出了最佳水平,并且小型预训练语言模型在临床领域微调中表现优异。迁移学习方法也取得了良好的效果。这些研究结果对于临床和医疗领域的机器翻译开发具有启示作用。未来可以进行更多的研究项目,以改进医疗文本分析和知识转化。