A Context-aware Framework for Translation-mediated Conversations
作者: José Pombal, Sweta Agrawal, Patrick Fernandes, Emmanouil Zaranis, André F. T. Martins
分类: cs.CL
发布日期: 2024-12-05 (更新: 2025-06-29)
💡 一句话要点
提出TowerChat框架，通过上下文感知提升翻译对话系统性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 上下文感知 机器翻译 大型语言模型 对话系统 跨语言交流
📋 核心要点
- 现有翻译系统缺乏对上下文信息的有效利用，导致翻译质量下降，容易产生误解。
- TowerChat框架通过在训练和推理阶段融入上下文信息，提升大型语言模型翻译系统的性能。
- 实验表明，TowerChat在客户聊天和用户助手交互等任务中，翻译质量优于GPT-4o等先进系统。
📝 摘要（中文）
自动翻译系统为解决参与者之间没有共同语言的场景中的语言障碍提供了一个强大的解决方案。然而，这些系统可能会引入错误，导致误解和对话中断。一个关键问题是，当前的系统未能整合丰富的上下文信息，而这些信息对于解决歧义和省略的细节至关重要，从而导致字面、不适当或错位的翻译。在这项工作中，我们提出了一个框架，通过在训练和推理过程中结合双语对话环境中的上下文信息，来改进基于大型语言模型的翻译系统。我们在两个面向任务的领域验证了我们提出的框架：客户聊天和用户-助手交互。在两种设置中，我们的框架产生的系统——TowerChat——在多个语言对上，通过多种自动翻译质量指标衡量，始终产生比GPT-4o和TowerInstruct等最先进的系统更好的翻译。我们还表明，由此产生的模型以预期和可解释的方式利用上下文，从而提高传达的信息和生成的翻译之间的一致性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有自动翻译系统在对话场景中，由于缺乏上下文理解而导致的翻译质量问题。现有方法通常只关注单个句子的翻译，忽略了对话历史、说话人意图等重要信息，导致翻译结果生硬、不准确，甚至产生误解。尤其是在任务导向型对话中，上下文信息对于正确理解用户需求至关重要。
核心思路：论文的核心思路是构建一个上下文感知的翻译框架，通过在训练和推理过程中显式地利用对话上下文信息，提高翻译系统的性能。该框架旨在让模型能够理解对话的整体语境，从而生成更准确、更自然的翻译结果。通过上下文建模，模型可以更好地消解歧义，推断省略信息，并保持翻译的一致性。
技术框架：TowerChat框架的核心在于将上下文信息融入到大型语言模型的翻译过程中。具体来说，该框架可能包含以下几个主要模块：1) 上下文编码器：用于将对话历史、用户画像等上下文信息编码成向量表示。2) 翻译模型：基于大型语言模型，负责将源语言句子翻译成目标语言。3) 上下文融合模块：将上下文编码器的输出与翻译模型的输入进行融合，使模型能够感知上下文信息。4) 训练策略：设计合适的训练目标和数据增强方法，使模型能够更好地学习上下文信息。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种有效的上下文建模方法，并将其应用于大型语言模型的翻译任务中。与传统的翻译方法相比，该方法能够更好地利用对话上下文信息，从而提高翻译质量。此外，该框架的设计具有通用性，可以应用于不同的对话场景和语言对。论文还强调了模型的可解释性，力求让模型以预期的方式利用上下文信息。
关键设计：具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在摘要中未明确提及，属于未知信息。但可以推测，上下文编码器可能采用Transformer等结构，损失函数可能包括翻译损失和上下文一致性损失。训练数据可能包含大量的双语对话数据，并进行数据增强，例如通过回译、随机替换等方法增加数据的多样性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，TowerChat框架在客户聊天和用户助手交互等任务中，翻译质量显著优于GPT-4o和TowerInstruct等先进系统。通过多种自动翻译质量指标衡量，TowerChat在多个语言对上均取得了更好的性能。此外，研究还表明，TowerChat能够以预期和可解释的方式利用上下文信息，提高翻译的一致性。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于跨语言交流场景，例如国际客服、在线教育、跨国会议等。通过提高翻译质量，可以有效降低沟通成本，提升用户体验，促进全球范围内的信息交流和合作。未来，该技术有望应用于更复杂的对话场景，例如多方对话、情感识别等。
📄 摘要（原文）
Automatic translation systems offer a powerful solution to bridge language barriers in scenarios where participants do not share a common language. However, these systems can introduce errors leading to misunderstandings and conversation breakdown. A key issue is that current systems fail to incorporate the rich contextual information necessary to resolve ambiguities and omitted details, resulting in literal, inappropriate, or misaligned translations. In this work, we present a framework to improve large language model-based translation systems by incorporating contextual information in bilingual conversational settings during training and inference. We validate our proposed framework on two task-oriented domains: customer chat and user-assistant interaction. Across both settings, the system produced by our framework-TowerChat-consistently results in better translations than state-of-the-art systems like GPT-4o and TowerInstruct, as measured by multiple automatic translation quality metrics on several language pairs. We also show that the resulting model leverages context in an intended and interpretable way, improving consistency between the conveyed message and the generated translations.