【摘 要】
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针对翻译系统运行资源消耗多、响应慢、翻译准确率低等问题，设计一个轻量型的计算机辅助翻译系统。基于Transformer模型和混合迁移模型，提出将相似多语言和领域融合的混合迁移学习模型相结合，得到相似多语言领域融合的混合迁移学习模型。将融合模型应用到基于B/S构架的低资源翻译系统中，以提升语言翻译质量，降低系统开销。实验结果表明，相较于单一的相似多语言和领域融合模型，本模型的BLEU值分别提升了4.
【基金项目】
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陕西省教育科学"十四五"规划2021年度课题《陕西红色文化资源在英语翻译实践中的应用研究》（SGH21Y0436）； 校级《"一带一路"语言与文化研究基地（智库）》（20KYJD02）；
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针对翻译系统运行资源消耗多、响应慢、翻译准确率低等问题，设计一个轻量型的计算机辅助翻译系统。基于Transformer模型和混合迁移模型，提出将相似多语言和领域融合的混合迁移学习模型相结合，得到相似多语言领域融合的混合迁移学习模型。将融合模型应用到基于B/S构架的低资源翻译系统中，以提升语言翻译质量，降低系统开销。实验结果表明，相较于单一的相似多语言和领域融合模型，本模型的BLEU值分别提升了4.4和2.1,模型泛化能力和翻译质量显著提升。实际应用发现，系统可在短时间内实现快速翻译，可实现低资源多语料的准确翻译，具备一定的有效性。
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