NeoAMT：基于强化学习的新词感知代理机翻框架
计算与语言
2026-05-26 v4 人工智能
摘要
新词感知机翻旨在翻译包含新词的源句子到目标语言。该领域较一般机翻 (MT) 研究得较少。本文提出一个代理框架 NeoAMT，集成了基于 Wiktionary 的搜索工具，实现新词感知机翻。具体而言，我们首先构建了专门的新词感知机翻数据集，并搭建了基于 Wiktionary 的搜索工具。该数据集涵盖 16 种语言和 75 种翻译方向，总计约 1000 万条英语 Wiktionary 数据记录。搜索工具的检索语料也由同一数据存储库中约 300 万条清洗后的记录构建而成。随后，我们利用该数据集和工具通过强化学习 (RL) 训练翻译代理，并评估新词感知机翻的准确性。进一步，我们提出的 RL 训练框架包含新颖的奖励设计和自适应 rollout 生成策略，利用翻译难度进一步提升基于本搜索工具的翻译代理质量。
引用
@article{arxiv.2601.03790,
title = {NeoAMT: Neologism-Aware Agentic Machine Translation with Reinforcement Learning},
author = {Zhongtao Miao and Kaiyan Zhao and Masaaki Nagata and Yoshimasa Tsuruoka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.03790},
year = {2026}
}
备注
ACL 2026 Main. Fixed minor typos