开源项目翻译代理：实现反思式机器翻译工作流程
【免费下载链接】translation-agent 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/translation-agent
项目介绍
翻译代理 是一个基于Python的示例项目，展示了如何运用反思性代理工作流进行机器翻译。该工作流主要步骤包括：指示LLM（大型语言模型）从一种 source_language 翻译文本到另一种 target_language，然后让LLM反思翻译结果并提出改进建议，最后利用这些建议优化翻译。在过去几个月中，通过周末的实验及几位合作者（Joaquin Dominguez、Nedelina Teneva、John Santerre的协助）对代码重构，此项目实现了定制化翻译流程。评价结果显示，在传统的翻译数据集上，通过BLEU分数评估，本项目表现有时可媲美甚至超越商业解决方案，尽管结果波动较大。我们认为，这是向更加智能的翻译迈进的起点，具有很大的改进空间，因此公开源码以促进更广泛的讨论、实验、研究与贡献。
快速启动
安装与运行环境
首先，通过以下命令克隆项目：
git clone https://github.com/andrewyng/translation-agent.git
cd translation-agent
poetry install
poetry shell # 激活虚拟环境
接下来，你可以使用以下代码片段来尝试翻译：
import translation_agent as ta
source_lang = "English"
target_lang = "Spanish"
country = "Mexico"
source_text = "Hello, how are you?" # 示例文本
translation = ta.translate(source_lang, target_lang, source_text, country)
print(translation)
请注意，确保你的环境中已正确配置了所有必要的依赖项。
应用案例和最佳实践
使用翻译代理，你可以高度自定义翻译风格，比如正式或非正式语气；控制特定术语如专有名词、技术词汇和缩略语的翻译一致性，例如在提示中加入专业词汇表；以及指定地区特定的语言使用，适应不同的受众需求，如拉丁美洲西班牙语与欧洲西班牙语之间的差异。
对于最佳实践，参考examples/example_script.py脚本来深入了解如何有效地构建翻译请求，包括如何根据不同上下文调整翻译策略。
典型生态项目
虽然该项目本身是独立的，但其设计理念鼓励与其他开源工具和技术结合使用，例如集成到自动化工作流中或者与其他自然语言处理(NLP)库协同工作。社区成员可以探索如何将此翻译代理整合进CI/CD流程，或是与其他AI服务一起，提升多语言内容管理和自动化的质量与效率。由于该项目侧重于灵活的LLM应用，它开放了与各种NLP生态系统项目合作的可能性，比如用于文本预处理的库或后续的内容审核工具。
以上就是关于“翻译代理”项目的简要介绍与入门指南，希望这个开源项目能够激发你在机器翻译领域的创新和实验。
【免费下载链接】translation-agent 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/translation-agent
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
