arXiv 自然语言处理· Shijun Li, Yang Liu, Najmeh Sadoughi, Dongmei Wang, Xinjie Li, Zhu Liu, Rohith Mysore Vijaya Kumar, Yuzong Liu·· 8 小时前AI 评分33
SRAT：用于选择性检索增强机器翻译的智能体强化学习框架
Retrieve What Helps, Only When It Helps: Agentic Reinforcement Learning for Selective Retrieval-Augmented Machine Translation
AI 导读
研究人员提出选择性检索增强翻译框架 SRAT，利用智能体强化学习动态决策何时直接翻译或进行检索，并学习检索何种辅助证据以优化最终翻译质量。该方法结合联合 Plackett-Luce 优化与翻译质量对比训练，使检索模块直接对齐下游质量而非单纯的语义相似度。在成语、知识密集型和文档级翻译实验中，SRAT 表现持续优于从不检索和始终检索的基线方案。
来源：arXiv 自然语言处理 · arxiv.org