一种基于大语言模型的机器翻译质量提升方法及装置

本申请涉及自然语言处理的机器翻译领域，公开了一种基于大语言模型的机器翻译质量提升方法，包括：匹配度评估：将初始原文和初始译文按照翻译匹配度提示词模板填充后输入大语言模型，得到初始原文和初始译文的匹配度；流畅度评估：将初始译文输入大语言模型，得到初始译文的流畅度；文本过滤：基于匹配度和流畅度，对初始译文进行语料过滤，划分得到高质量翻译语料和低质量翻译语料；翻译质量提升：将低质量翻译语料对应的初始原文和初始译文，按照翻译质量提升提示词模板填充后输入大语言模型，得到优化后的目标译文。应用本方法，能够对机器翻译语料进行最大化质量评估和提升，大大减轻了人工翻译矫正的成本，提高了翻译效率和翻译准确性。