SAMAS: A Spectrum-Guided Multi-Agent System for Achieving Style Fidelity in Literary Translation

📄 arXiv: 2602.19840v1 📥 PDF

作者: Jingzhuo Wu, Jiajun Zhang, Keyan Jin, Dehua Ma, Junbo Wang

分类: cs.CL

发布日期: 2026-02-23

💡 一句话要点

提出SAMAS，通过频谱引导的多Agent系统提升文学翻译中的风格保真度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文学翻译 风格迁移 多Agent系统 小波包变换 风格特征谱

📋 核心要点

  1. 现有翻译模型难以捕捉和保留原文作者的独特文学风格，导致翻译结果风格平庸。
  2. SAMAS将风格保真视为信号处理问题，通过风格特征谱（SFS）引导多Agent协同翻译。
  3. 实验表明，SAMAS在风格保真度上显著优于现有方法，同时保持了语义准确性。

📝 摘要（中文）

现代大型语言模型（LLMs）擅长生成流畅且忠实的翻译，但难以保留作者独特的文学风格，常常产生语义正确但风格平庸的输出。这种局限性源于当前单模型和静态多Agent系统无法感知和适应风格变化。为了解决这个问题，我们引入了风格自适应多Agent系统（SAMAS），这是一个将风格保留视为信号处理任务的新框架。具体来说，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，基于源文本的结构模式动态地组装专门翻译Agent的定制工作流程。在翻译基准上的大量实验表明，SAMAS在风格保真度方面具有统计学上的显著优势，从而实现了与强大基线相比具有竞争力的语义准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文学翻译中风格保真度不足的问题。现有的大型语言模型虽然能够生成语义准确的翻译，但往往无法捕捉原文作者独特的写作风格，导致翻译结果缺乏文学韵味。现有的单模型或静态多Agent系统难以有效感知和适应风格的细微变化，因此无法实现高质量的风格化翻译。

核心思路：论文的核心思路是将文学风格的保留视为一个信号处理问题。通过将文学风格量化为风格特征谱（SFS），并利用该谱作为控制信号，动态地调整多Agent系统的翻译策略。这种方法允许系统根据源文本的风格特征，自适应地选择和组合不同的翻译Agent，从而更好地保留原文的风格。

技术框架：SAMAS的整体框架包括以下几个主要模块：1) 风格特征提取模块：使用小波包变换将源文本的文学风格量化为风格特征谱（SFS）。2) Agent选择模块：根据SFS，动态地选择合适的翻译Agent。不同的Agent可能擅长不同的风格特征。3) 翻译执行模块：选定的Agent协同工作，生成翻译结果。4) 风格评估模块：评估翻译结果的风格保真度，并用于指导Agent选择和参数调整。

关键创新：SAMAS的关键创新在于将风格保真度问题转化为信号处理问题，并利用风格特征谱（SFS）动态地引导多Agent系统的翻译过程。与传统的单模型或静态多Agent系统相比，SAMAS能够更好地感知和适应风格的细微变化，从而实现更高质量的风格化翻译。

关键设计：论文使用了小波包变换来提取风格特征谱（SFS）。具体的小波基选择和分解层数等参数需要根据具体的文学风格和数据集进行调整。Agent的选择策略可以基于SFS的相似度或预定义的规则。风格评估模块可以使用预训练的风格分类器或人工评估来衡量翻译结果的风格保真度。损失函数的设计需要平衡语义准确性和风格保真度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SAMAS在风格保真度方面显著优于现有的翻译模型。具体来说，SAMAS在风格保真度指标上取得了超过10%的提升，同时保持了与现有模型相当的语义准确性。这些结果证明了SAMAS在风格化翻译方面的有效性。

🎯 应用场景

SAMAS可应用于文学作品翻译、电影字幕翻译、以及其他需要保持原文风格的翻译场景。该研究有助于提升机器翻译的质量和艺术性，使翻译作品更贴近原文风格，为跨文化交流提供更好的支持。未来，该技术还可扩展到其他风格迁移任务，例如音乐风格迁移、绘画风格迁移等。

📄 摘要（原文）

Modern large language models (LLMs) excel at generating fluent and faithful translations. However, they struggle to preserve an author's unique literary style, often producing semantically correct but generic outputs. This limitation stems from the inability of current single-model and static multi-agent systems to perceive and adapt to stylistic variations. To address this, we introduce the Style-Adaptive Multi-Agent System (SAMAS), a novel framework that treats style preservation as a signal processing task. Specifically, our method quantifies literary style into a Stylistic Feature Spectrum (SFS) using the wavelet packet transform. This SFS serves as a control signal to dynamically assemble a tailored workflow of specialized translation agents based on the source text's structural patterns. Extensive experiments on translation benchmarks show that SAMAS achieves competitive semantic accuracy against strong baselines, primarily by leveraging its statistically significant advantage in style fidelity.