Möglichkeiten zur Verbesserung der Genauigkeit von Terminologieübersetzungen
Das Basismodell von Hibiki ist besser für allgemeine Sprachszenarien optimiert, ist aber möglicherweise nicht genau genug für Fachterminologie. Die folgende Lösung kann das Modell erheblich verbessern:
- Einen benutzerdefinierten Thesaurus erstellenMADLAD: Verwenden Sie das MADLAD-System, um domänenspezifische zweisprachige Konkordanztabellen zu erstellen, die Alignment-Beziehungen für bestimmte Phrasen erzwingen.
- Feinabstimmung des ModellsFortsetzen des Trainings für 10-20 Epochen auf den Daten der Zieldomäne, wobei der Schwerpunkt auf termdichten Stichproben liegt.
- Nachbearbeitung ErsatzNach Erhalt des übersetzten Textes wird die Regelmaschine verwendet, um Schlüsselbegriffe zu ersetzen.
- kontextabhängigDas Hinzufügen von Schlüsselwörtern vor der Spracheingabe hilft dem Modell, den Kontext besser zu verstehen.
- Korrektur durch menschliches EingreifenImplementierung eines "Human-in-the-Loop"-Mechanismus zur Aufzeichnung von Fehlübersetzungsproben für die Rückmeldung an das System.
Die Techniken zur Erzeugung synthetischer Daten von Hibiki eignen sich besonders gut für die Erweiterung spezialisierter Domänendaten. Durch das Sammeln einer kleinen Anzahl echter Dialoge (z. B. 20 Stunden medizinischer Konsultationen) können mehr als 100 Stunden erweiterter Trainingsdaten generiert werden. In Experimenten in den Bereichen Finanzen und Recht hat sich gezeigt, dass dieser Ansatz die Terminologiegenauigkeit um 40% verbessert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHibiki: ein Echtzeit-Sprachübersetzungsmodell, eine Streaming-Übersetzung, die die Eigenschaften der Originalstimme bewahrtDie
