自动译后编辑

作为第一步，自动自适应神经机器翻译模型可大规模提供准确和高效的翻译。

它不断从外部输入（如翻译记忆库数据、双语词典和实时译后编辑反馈）中学习，通过内置的反馈循环持续优化其输出。

然后，机器翻译质量评估 (MTQE) 模型利用经专家标记和注释的数据自动评估每句翻译的质量。  

该模型模拟我们语言专家的决策过程，将翻译分类为“良好”、“一般”或“较差”。直接标记低质量的翻译能有效提升内容质量。   

在 MTQE 之后，私有大语言模型 (LLM) 会对需要进一步完善的句段执行自动译后编辑。这种生成式人工智能模型提高了翻译的准确性和流畅性，减少了人工干预的需要。 

通过自动执行这一关键步骤，它可以更快、更高效地交付更高质量的翻译，从而显著节省成本并加快发布时间。 

我们的神经机器翻译模型通过内置的反馈循环，并结合质量评估结果和生成式人工智能输出，持续进行调整和学习。  

这种自适应学习流程可确保翻译随着时间的推移日益准确、不断精进，从而满足您不断增长的翻译需求。