TAT-R1: Terminology-Aware Translation with Reinforcement Learning and Word Alignment

📄 arXiv: 2505.21172v1 📥 PDF

作者: Zheng Li, Mao Zheng, Mingyang Song, Wenjie Yang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出TAT-R1，利用强化学习和词对齐提升术语翻译质量

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器翻译 术语翻译 强化学习 词对齐 深度学习 大型语言模型 对齐奖励

📋 核心要点

  1. 现有深度推理LLM在机器翻译中对术语翻译的关注不足，导致翻译质量受限。
  2. TAT-R1利用词对齐提取关键词翻译对，并设计基于规则的对齐奖励，引导模型关注术语翻译。
  3. 实验表明，TAT-R1在术语翻译准确性上显著优于基线模型，通用翻译性能保持相当。

📝 摘要（中文）

近年来，DeepSeek-R1等深度推理大型语言模型(LLMs)在数学和编码等任务中取得了显著进展。受此启发，一些研究采用强化学习(RL)来增强模型深度推理能力并提高机器翻译(MT)质量。然而，术语翻译作为MT中的一项重要任务，在深度推理LLM中仍未得到充分探索。本文提出了TAT-R1，一种基于强化学习和词对齐训练的术语感知翻译模型。具体来说，我们首先使用词对齐模型提取关键词翻译对。然后，我们根据提取的对齐关系，精心设计了三种基于规则的对齐奖励。通过这些对齐奖励，经过RL训练的翻译模型可以学习专注于关键信息的准确翻译，包括源文本中的术语。实验结果表明了TAT-R1的有效性。与基线模型相比，我们的模型显著提高了术语翻译的准确性，同时在通用翻译任务上保持了相当的性能。此外，我们对类DeepSeek-R1的机器翻译训练范式进行了详细的消融研究，并揭示了一些关键发现。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器翻译中术语翻译质量不高的问题。现有方法，尤其是基于深度学习的大型语言模型，在术语翻译方面表现不足，无法保证专业术语的准确性和一致性。这会影响翻译的专业性和可信度，尤其是在特定领域的文档翻译中。

核心思路：论文的核心思路是利用词对齐技术提取源语言和目标语言中的术语对应关系，并将其作为强化学习的奖励信号，引导翻译模型学习准确翻译术语。通过强化学习，模型可以更好地关注术语翻译，从而提高整体翻译质量。

技术框架：TAT-R1的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用词对齐模型提取关键词翻译对；2) 基于提取的对齐关系，设计三种基于规则的对齐奖励；3) 使用强化学习算法训练翻译模型，其中对齐奖励作为奖励信号；4) 使用训练好的模型进行术语感知的机器翻译。

关键创新：论文的关键创新在于将词对齐技术与强化学习相结合，用于提升机器翻译中的术语翻译质量。通过词对齐，模型可以自动学习术语的对应关系，而强化学习则可以引导模型关注这些对应关系，从而提高翻译的准确性。此外，论文还设计了三种基于规则的对齐奖励，进一步增强了模型的术语翻译能力。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 词对齐模型的选择和训练；2) 三种基于规则的对齐奖励的具体设计，例如精确匹配奖励、部分匹配奖励等；3) 强化学习算法的选择和参数设置，例如奖励函数的权重、学习率等；4) 翻译模型的选择和训练，例如基于Transformer的模型结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TAT-R1在术语翻译准确性上显著优于基线模型，同时在通用翻译任务上保持了相当的性能。具体数据未知，但强调了在术语翻译方面的显著提升，证明了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高质量术语翻译的场景，例如科技文档翻译、医学文献翻译、法律文件翻译等。通过提高术语翻译的准确性和一致性，可以提升翻译质量，减少误解，提高沟通效率，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Recently, deep reasoning large language models(LLMs) like DeepSeek-R1 have made significant progress in tasks such as mathematics and coding. Inspired by this, several studies have employed reinforcement learning(RL) to enhance models' deep reasoning capabilities and improve machine translation(MT) quality. However, the terminology translation, an essential task in MT, remains unexplored in deep reasoning LLMs. In this paper, we propose \textbf{TAT-R1}, a terminology-aware translation model trained with reinforcement learning and word alignment. Specifically, we first extract the keyword translation pairs using a word alignment model. Then we carefully design three types of rule-based alignment rewards with the extracted alignment relationships. With those alignment rewards, the RL-trained translation model can learn to focus on the accurate translation of key information, including terminology in the source text. Experimental results show the effectiveness of TAT-R1. Our model significantly improves terminology translation accuracy compared to the baseline models while maintaining comparable performance on general translation tasks. In addition, we conduct detailed ablation studies of the DeepSeek-R1-like training paradigm for machine translation and reveal several key findings.