基于大模型的多语言深度翻译方法、系统及电子设备

本申请实施例提供了一种基于大模型的多语言深度翻译方法、系统及电子设备，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：目标句组包括当前翻译目标句和上下文窗口句。对目标句组进行语义增强，得到上下文增强表示向量，输入至预设的初始翻译模型，得到初始翻译结果。获取初始翻译结果的第一回译句。获取当前翻译目标句和第一回译句的第一语义偏离量。根据第一语义偏离量、当前翻译目标句、第一回译句对初始翻译结果进行评分，得到第一一致性评分数据。若第一一致性评分数据低于评分阈值，则获取控制提示向量。根据第一语义偏离量和控制提示向量得到修复控制向量。将修复控制向量输入至修复模型，得到翻译修复结果。提高了多语言翻译的准确性。