基于 Amazon Translate 的深度学习教材自动翻译系统

《动手学深度学习》(D2L.ai)是一本开源的深度学习教材，通过交互式 Jupyter 笔记本提供 PyTorch/JAX/TensorFlow/MXNet 自包含代码。该书已被全球 400 多所大学采用，包括剑桥大学、斯坦福大学等顶尖院校。

系统架构

我们开发了自动机器翻译同步系统(AMTS)，核心组件包括：

1. 并行数据准备：将英文教材章节与人工翻译版本（如中文版）提取文本后配对存储为 CSV

2. 批量翻译作业：通过 Amazon Translate 的 CreateParallelData API 创建并行数据资源

3. 异步批处理：使用 StartTextTranslationJob API 进行批量翻译，结果存储在 S3 桶

# 示例API调用response = translate_client.start_text_translation_job(    JobName='D2L1',    InputDataConfig={'S3Uri': 's3://bucket/input/'},    OutputDataConfig={'S3Uri': 's3://bucket/output/'},    SourceLanguageCode="en",    TargetLanguageCodes=["zh"],    ParallelDataNames="d2l-parallel-data_v2")

翻译质量优化

通过 BLEU 分数评估显示，使用并行数据的 ACT 功能显著提升翻译质量：

关键发现：

• 句子级并行数据比段落级效果更好（BLEU 提升 12%）

• 领域相关的并行数据（如"机器学习"主题）可提升通用翻译质量

最佳实践

1. 数据粒度：建议构建句子级别的并行数据对

2. 领域适配：确保并行数据与待翻译文档主题一致

3. 持续更新：通过 UpdateParallelData API 迭代优化数据

目前该系统已成功应用于中、西等语言的教材翻译，未来将扩展至更多语种。该系统框架也可应用于其他专业领域的机器翻译场景。更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号（办公 AI 智能小助手）公众号二维码

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