HY-MT1.5术语干预API使用：专业翻译质量控制

随着全球化进程的加速，高质量、可定制化的机器翻译需求日益增长。传统翻译模型在面对专业术语、混合语言场景和格式化文本时，往往难以保证输出的一致性与准确性。腾讯推出的混元翻译大模型HY-MT1.5系列，正是为解决这些挑战而生。该系列包含两个核心模型：HY-MT1.5-1.8B与HY-MT1.5-7B，不仅在多语言互译能力上表现卓越，更引入了“术语干预”、“上下文感知”和“格式化翻译”等创新功能，显著提升了专业场景下的翻译可控性与语义一致性。

本文将聚焦于HY-MT1.5 的术语干预 API 使用方法，深入解析其工作机制、调用方式及在实际业务中的应用价值，帮助开发者和企业实现精细化的翻译质量控制。

1. 模型介绍

1.1 HY-MT1.5 系列双模型架构

混元翻译模型 1.5 版本包含一个 18 亿参数的翻译模型HY-MT1.5-1.8B和一个 70 亿参数的翻译模型HY-MT1.5-7B。两个模型均专注于支持33 种主流语言之间的互译，并融合了5 种民族语言及方言变体（如粤语、藏语等），覆盖广泛的语言生态。

其中：

HY-MT1.5-7B是基于 WMT25 夺冠模型升级而来，在解释性翻译、跨语言语义对齐和混合语言（code-switching）场景中表现出色。它新增了三大关键功能：
术语干预（Term Intervention）
上下文翻译（Context-Aware Translation）
格式化翻译（Preserve Formatting）
HY-MT1.5-1.8B虽然参数量仅为 7B 模型的约四分之一，但通过结构优化与训练策略改进，其翻译性能接近大模型水平。更重要的是，经过量化压缩后，该模型可在消费级 GPU（如 RTX 4090D）甚至边缘设备上部署，适用于实时字幕、离线翻译终端等低延迟场景。

模型型号	参数规模	部署场景	推理速度	主要优势
HY-MT1.5-1.8B	1.8B	边缘设备 / 实时推理	快	高效、轻量、可本地化
HY-MT1.5-7B	7B	服务器端 / 高精度任务	中等	高质量、支持复杂功能

2. 核心特性与优势

2.1 术语干预：确保专业词汇一致性

在法律、医疗、金融、科技等领域，术语翻译的准确性直接决定信息传达的有效性。例如，“blockchain” 在中文中应统一译为“区块链”，而非“区块链接”或“数据链”。

HY-MT1.5 引入了术语干预机制（Term Intervention API），允许用户在请求中显式指定术语映射规则，强制模型遵循预定义的翻译结果。

工作原理

术语干预通过在输入序列中注入带有特殊标记的术语对（source → target），引导模型在解码过程中优先匹配指定翻译。系统采用动态权重调整策略，在不影响整体流畅性的前提下，提升关键术语的保真度。

{ "text": "Blockchain technology is transforming finance.", "term_pairs": [ ["Blockchain", "区块链"], ["finance", "金融"] ], "source_lang": "en", "target_lang": "zh" }

输出：
区块链技术正在改变金融。

即使原文出现同义词或变形表达（如 “financial sector”），只要术语库中存在对应条目，模型也能保持一致输出。

2.2 上下文翻译：提升篇章连贯性

传统翻译模型通常以句子为单位进行独立翻译，容易导致指代不清、术语不一致等问题。HY-MT1.5 支持上下文感知翻译（Context-Aware Translation），允许传入前文内容作为参考，增强段落级语义连贯性。

适用场景包括： - 技术文档中的代词指代（如 this module, the above function） - 小说对话中的人物称谓一致性 - 法律条款中的前后呼应逻辑

调用方式示例：

{ "context": "The system uses blockchain to ensure data integrity.", "text": "It also supports smart contracts.", "source_lang": "en", "target_lang": "zh" }

输出：
它还支持智能合约。

此处“it”被正确理解为“该系统”，而非模糊指代。

2.3 格式化翻译：保留原始排版结构

许多实际应用场景要求翻译结果保持原有格式，如 HTML 标签、Markdown 语法、占位符{}、变量名$VAR等。HY-MT1.5 内建格式保护机制，能够自动识别并隔离非文本元素，仅翻译自然语言部分。

例如：

Welcome to {company_name}! Your order #{order_id} has shipped.

翻译后：

欢迎来到 {company_name}！您的订单 #{order_id} 已发货。

所有占位符均原样保留，避免因格式错乱引发程序错误。

3. 快速开始：部署与调用指南

3.1 部署环境准备

HY-MT1.5 提供官方镜像，支持一键部署至主流 AI 算力平台。以下是基于单卡 RTX 4090D 的快速启动流程：

登录 CSDN 星图平台或腾讯云 AI Studio；
搜索并选择“HY-MT1.5 推理镜像”（含 1.8B 或 7B 版本）；
分配算力资源（建议：1×4090D，24GB 显存）；
启动容器，等待服务自动初始化完成。

💡 提示：1.8B 模型经 INT8 量化后可在 16GB 显存设备运行；7B 模型建议使用 24GB+ 显存设备。

3.2 访问网页推理界面

部署成功后：

进入“我的算力”页面；
找到已运行的实例；
点击【网页推理】按钮，打开交互式翻译界面。

该界面支持： - 实时文本输入与翻译 - 术语干预配置区 - 上下文输入框 - 格式化文本自动检测开关

3.3 调用术语干预 API（Python 示例）

若需集成至自有系统，可通过 HTTP API 调用术语干预功能。以下为 Python 请求示例：

import requests import json url = "http://localhost:8080/translate" payload = { "text": "The AI model integrates blockchain and IoT technologies.", "term_pairs": [ ["blockchain", "区块链"], ["IoT", "物联网"], ["AI model", "人工智能模型"] ], "source_lang": "en", "target_lang": "zh", "preserve_format": True, "use_context": False } headers = { "Content-Type": "application/json" } response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() print("Translation:", result["translation"]) else: print("Error:", response.text)

预期输出：

Translation: 该人工智能模型集成了区块链和物联网技术。

3.4 响应格式说明

API 返回 JSON 结构如下：

{ "translation": "翻译结果文本", "detected_source_lang": "en", "token_count": 12, "processing_time_ms": 345, "applied_terms": [ {"source": "blockchain", "target": "区块链", "matched": true}, {"source": "IoT", "target": "物联网", "matched": true} ] }

字段说明： -applied_terms：展示术语干预命中情况，便于调试与审计 -processing_time_ms：可用于性能监控与 SLA 评估