SAMAS：用于实现文学翻译风格忠实性的谱图引导多智能体系统
计算与语言
2026-02-24 v1
摘要
现代大型语言模型(LLMs)在生成流畅且忠实于原文的翻译方面表现出色，但在保持作者独特文学风格方面常常走弦子，产生语义正确但通用化的输出。这种限制源于当前单模型和静态多智能体系统无法感知和适应风格变化。为此，我们引入了风格适应多智能体系统(SAMAS)，一种将风格保护视为信号处理任务的新型框架。具体而言，我们的方法使用小波包变换将文学风格量化为风格特征谱(SFS)，该SFS作为控制信号，用于根据源文本的结构模式动态组装定制的专门翻译智能体工作流程。大规模实验表明，SAMAS在翻译基准测试中在语义准确性方面与强大基线方法相当，主要是凭借其在风格忠实性上的统计显著优势实现的。
引用
@article{arxiv.2602.19840,
title = {SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation},
author = {Jingzhuo Wu and Jiajun Zhang and Keyan Jin and Dehua Ma and Junbo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.19840},
year = {2026}
}