政治文献垂直领域机器翻译引擎训练和开发初探
天津外国语大学的硕士生导师朱华带来题为《政治文献垂直领域机器翻译引擎训练和开发初探》的报告，介绍了文献翻译研究的背景以及进行文献翻译研究的目的。之后，针对语料库建设、数据采集和清洗等工作给出了自己的设想：基于神经网络的实证文献翻译模型的训练方法，通过扩充语料库、资料预处理、在现有模型基础上定制和改进新模型等方法，获得高质量翻译结果。最后，他对该研究的应用方向做了合理展望，如引入多模态信息提升翻译效果、深度强化学习研究，以及与大语言模型的结合等等。
论坛回顾
随着计算机对人类自然语言的学习和理解程度突飞猛进，人机交互的方式也在迅速而深刻的改变着，一种广泛而又有着极强创新性的模型迅速成为各大公司入局竞争的重点——大语言模型（LLM），这个被视为通往通用人工智能的捷径、被誉为新科技革命爆发奇点的新应用，究竟与机器翻译的发展有什么样千丝万缕的联系？
7月15日，由小牛翻译主办，东北大学自然语言处理实验室协办的第三届小牛翻译论坛（NiuTrans Forum 2023）在线上成功举办。
本届小牛论坛聚焦大语言模型时代下机器翻译产业发展，技术创新以及产品落地应用，来自阿里巴巴达摩院机器翻译算法负责人谢军、小米AI实验室机器翻译负责人李响、天津外国语大学高翻学院硕士生导师朱华、北京语言大学高翻学院笔译系主任韩林涛以及小牛翻译CTO杜权围绕以上主题做了报告分享，“主题报告环节由小牛翻译总裁张春良主持，在报告讲解后，来自各平台网友积极互动，提出了很多有建设性的问题，报告嘉宾也针对这些问题，给出了专业的解答。
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