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      華為基于大型語言模型的機器翻譯質量評估

      2024年3月21日,華為、東北大學和南京大學的研究人員深入探討了機器翻譯質量評估(QE)領域,特別關注了大型語言模型(LLM)在QE應用中的重要作用。

      為了對QE方法的當前狀態進行徹底且專業的理解,研究人員詳盡地探索了QE領域內幾乎所有具有代表性的方法。盡管此研究未引入新的信息,但論文對從事量化寬松研究的實踐者和對這一領域感興趣的學者而言,具有極高的實用價值。

      研究人員將QE領域發展過程中的方法劃分為三大類別:依賴手工制作功能的方法、基于深度學習的方法,以及利用LLM的方法。他們解釋,在QE研究的初期,方法主要依賴于手工特征來預測翻譯質量,從而催生了諸如QuEst等框架。隨著深度學習技術的快速發展,QE方法開始利用神經網絡進行更精細的建模,并進一步細分為基于經典深度學習方法(如deepQuest)和集成預訓練語言模型(LM)(如COMET)的類別。

      研究人員指出,基于LLM的方法具有達到最先進(SOTA)性能水平的潛力。最近,QE研究已聚焦于利用LLM的廣泛知識基礎和高級學習能力,以提高QE模型的準確性和性能,推動QE研究的進步。

      在LLM的應用方面,研究人員識別了多種方法:利用LLM直接預測翻譯質量分數或錯誤并評估其嚴重性;使用LLM作為基礎模型,結合后期編輯數據確定需要編輯的片段;通過LLM創建帶有錯誤注釋和解釋的合成數據,用于微調基于LLM的可解釋QE指標,從而提供全面的錯誤診斷報告和QE分數(無需人工注釋數據);利用LLM的概率和不確定性作為質量指標;以及使用LLM在正確的翻譯中引入錯誤并創建噪音句子對,用于訓練QE指標以區分準確和不準確的翻譯。

      盡管研究人員承認,基于LLM的QE方法尚未在性能上超越包含預訓練LM的QE方法,但他們預測,隨著研究的深入和技術的發展,基于LLM的方法有望達到最先進的性能水平。

      在QE面臨的挑戰方面,研究人員看到了LLM在解決可解釋性問題和注釋數據稀缺性方面的潛力。LLM能夠生成合成注釋數據,這在低資源語言中尤為重要,有助于確定具體錯誤及其在文本中的位置。他們建議,未來的研究應更加關注利用有限元模型來增強QE的可解釋性。

      然而,挑戰仍然存在,包括預訓練LM和LLM的資源密集性,以及缺乏標準化的評估指標,這阻礙了模型性能的比較和集成。最后,研究人員還提出,未來的研究應更加注重詞匯層面的QE。


      迪朗翻譯如何保證翻譯質量?

      迪朗上海翻譯公司是一家正規的上海認證翻譯機構,迪朗翻譯將質量看做是企業的生命,我們通過以下幾方面來保證我們自始至終為客戶提供著高質量的翻譯服務: 項目資源不僅包括譯員,還包括從事翻譯校對、頁面布局、質量控制、編輯和語料庫采編和建立的翻譯輔助人員,項目經理是整個翻譯團隊的負責人,負責項目小組的組建、協調和管控。我們的所有翻譯都擁有全國翻譯專業資格(水平)證書,同時都具備五年以上的翻譯經驗。全國翻譯專業資格(水平)考試(China Accreditation Test for Translators and Interpreters – CATTI)是受國家人力資源和社會保障部委托,由中國外文出版發行事業局(China Foreign Languages Publishing Administration)負責實施與管理的一項職業資格考試,已經納入國家職業資格證書制度,是一項在全國實行的、統一的、面向全社會的翻譯專業資格(水平)認證,是對參試人員口譯或筆譯方面雙語互譯能力和水平的評價與認定。翻譯專業資格(水平)考試開設多個語種,包括英、日、俄、德、法、西班牙、阿拉伯等語種,各語種分設四個級別??荚嚨燃墑澐峙c專業能力如下:

      1 資深翻譯:
      長期從事翻譯工作,具有廣博科學文化知識和國內領先水平的雙語互譯能力,能夠解決翻譯工作中的重大疑難問題,在理論和實踐上對翻譯事業的發展和人才培養作出重大貢獻。
      2 一級口譯、筆譯翻譯:
      具有較為豐富的科學文化知識和較高的雙語互譯能力,能勝任范圍較廣、難度較大的翻譯工作,能夠解決翻譯工作中的疑難問題,能夠擔任重要國際會議的口譯或譯文定稿工作。
      3 二級口譯、筆譯翻譯:
      具有一定的科學文化知識和良好的雙語互譯能力,能勝任一定范圍、一定難度的翻譯工作。
      4 三級口譯、筆譯翻譯:
      具有基本的科學文化知識和一般的雙語互譯能力,能完成一般的翻譯工作。
      人事部翻譯專業資格證書三級 人事部翻譯專業資格證書二級

       

       

      翻譯語種

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