深度学习教材自动化翻译系统架构解析

《深度学习入门》(D2L.ai)是一本开源教材，通过交互式 Jupyter 笔记本提供 PyTorch/JAX/TensorFlow/MXNet 自包含代码实现。目前全球 400 多所高校采用该教材，由此形成了多语言翻译社区。为高效处理中、日、韩等语言版本，开发了基于某机构翻译服务的自动化机器翻译同步系统(AMTS)。

框架概述

系统利用主动定制翻译(ACT)功能，通过并行数据实时定制翻译输出。并行数据包含源语言文本与目标语言译文的对应示例。AMTS 框架包含多个并行处理的子管道，每个子管道处理一种语言对（如英-中、英-西）。

核心处理流程

1. 准备并行数据：从人工翻译版本中提取文本段落（忽略代码和图片），构建中英对照 CSV 文件

2. 批量翻译作业：通过 CreateParallelData API 创建并行数据资源，使用 StartTextTranslationJob 启动批量异步翻译

3. 输出存储：翻译结果存储在对象存储服务中，格式为<目标语言>.<源文件名>

翻译质量优化

通过 BLEU 分数评估显示：

• 使用并行数据的翻译质量显著优于传统方法（英中翻译平均 BLEU 从 0.536 提升至 0.571）

• 细粒度的句子级并行数据比段落级效果更优（英中平均 BLEU 从 0.571 提升至 0.639）

• 在英西翻译测试中，相同主题("机器学习")的并行数据使 BLEU 从 0.792 提升至 0.824

最佳实践

1. 构建句子级而非段落级的并行数据对

2. 确保并行数据与待翻译文档具有相同主题语境

3. 对专业术语较多的内容需准备领域特定的并行数据

系统目前支持 HTML 格式文档的批量处理，未来计划扩展更多语言对的支持。测试表明翻译结果具有较好的语法正确性和自然度。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）或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/公众号二维码

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