GLOSS-MT：可编辑词典实现低资源机器翻译可控
原文标题：GLOSS-MT: Controllable Low-Resource Machine Translation with an Editable Dictionary
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论文提出 GLOSS-MT，用离线英-契维语词典就地替换源语名词短语，再一次性微调翻译模型处理混合输入，从而低成本加入术语可控性。在 NLLB-200、OPUS-MT 与 TranslateGemma 4B 上，所有微调版本 chrF2 均高于基座，三个 NLLB 微调成为最佳开源系统。替换词典条目即可改变输出且无需重训，模型、数据与代码已开源。
- 问题
- 低资源语种为新术语适配翻译模型需新平行数据和额外微调，成本高。
- 方法
- 用离线英-契维语词典把源语名词短语就地替换为契维语，再一次性微调模型翻译这种混合输入，词典条目可随时替换而无需重训。
- 结果
- 在 84 篇文档的英译阿散蒂契维基准上，所有微调版本 chrF2 提升 2.85 至 5.48，三个 NLLB 微调成为最佳开源系统（50.12-50.80），替换词典条目后 70-97% 的新术语出现在输出中。
- 影响
- 把术语可控性变成改词典而非重训模型，低资源语种的产品化术语管理成本大幅下降。
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