arXiv cs.AI· Xiaowei Su, Xusen Cheng·· 3 天前AI 评分22
PatMT2：面向多语言专利翻译的两阶段领域自适应
PATMT2: Two-stage domain adaptation for multilingual patent translation
AI 导读
PatMT2 用两阶段 LoRA 流程将专用翻译模型 Hy-MT2-7B 适配到中英日韩四语专利翻译，在六个翻译方向上 Stage-2 checkpoint 的宏平均 BLEU 达 43.39（BF16）至 43.57（AWQ INT4），较 Hy-MT2-7B 基线最高提升 +8.8 BLEU，并超过 Qwen3-32B 及若干外部系统。
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摘要：我们提出 PatMT2（Patent Machine Translation，v2），一个两阶段 LoRA 流水线，将 Hy-MT2-7B 专用翻译模型适配到四语言（中文/英文/日文/韩文）专利翻译。在六个翻译方向上，Stage-2 检查点达到宏平均 BLEU 43.39（BF16）至 43.57（AWQ INT4），相比 Hy-MT2-7B 基础模型最高提升 +8.8 BLEU，并在同一平均值上也超过了 Qwen3-32B 和若干外部系统。随后我们衡量适配的代价：在微调数据中缺失的 38 种语言上进行探测，模型仍能在 34 种语言上生成正确、流畅的输出，而四种低资源语言则坍缩为不同且可复现的失败模式。我们将这些视为诊断案例而非保留率，并报告其机制，而不将其归因于单一原因。配对自助法检验确认了相对于所有基线的翻译增益（p < 0.001）。
| 评论： | 4 页，2 幅图 |
| 主题： | 计算与语言（cs.CL）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.16466 [cs.CL] |
| （或 arXiv:2610.16466v1 [cs.CL] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.16466 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Xiaowei Su [查看电子邮件]
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2026年10月12日星期一 09:22:29 UTC（1,765 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org