HY-MT1.5-7B长文档翻译：分块处理与一致性保持

1. 引言：腾讯开源的混元翻译大模型

随着全球化进程加速，跨语言信息流通需求激增，高质量、低延迟的机器翻译技术成为AI应用的核心基础设施之一。在此背景下，腾讯推出了混元翻译模型1.5版本（HY-MT1.5），包含两个主力模型：HY-MT1.5-1.8B和HY-MT1.5-7B，分别面向高效边缘部署与高精度复杂场景翻译任务。

其中，HY-MT1.5-7B作为在WMT25夺冠模型基础上升级而来的旗舰级翻译大模型，不仅支持33种主流语言互译，还融合了藏语、维吾尔语等5种民族语言及方言变体，显著提升了多语言覆盖能力。该模型特别针对解释性翻译、混合语言输入和格式保留等现实挑战进行了优化，并引入术语干预、上下文感知翻译和结构化输出三大核心功能，为长文档翻译中的语义连贯性与风格一致性提供了坚实保障。

本文将聚焦于如何利用HY-MT1.5-7B进行长文档翻译的工程实践，重点探讨其在分块处理策略下的性能表现，以及如何通过上下文缓存与术语控制机制实现跨段落的一致性保持。

2. 模型架构与核心能力解析

2.1 双模型协同设计：从云端到边缘的全覆盖

HY-MT1.5系列采用“大小双模”架构，兼顾性能与效率：

特性	HY-MT1.5-7B	HY-MT1.5-1.8B
参数量	70亿	18亿
部署场景	云服务器、高性能GPU集群	边缘设备、移动端、实时推理
推理速度	中等（需A10/A100级别显卡）	快速（支持INT4量化后部署于消费级GPU）
翻译质量	SOTA级，尤其擅长复杂句式与专业术语	接近大模型水平，在通用场景下表现优异

尽管参数规模差异显著，但HY-MT1.5-1.8B通过知识蒸馏与数据增强技术，在多个基准测试中超越同尺寸模型，甚至媲美部分商业API（如Google Translate、DeepL Pro），展现出极高的性价比。

2.2 核心功能亮点

✅ 上下文翻译（Context-Aware Translation）

传统翻译模型通常以句子或段落为单位独立处理，容易导致指代不清、术语不一致等问题。HY-MT1.5-7B引入滑动窗口上下文缓存机制，允许模型在翻译当前片段时参考前序内容，从而提升代词回指、专有名词延续等场景的准确性。

# 示例：启用上下文记忆的API调用 import requests response = requests.post( "http://localhost:8080/translate", json={ "text": "The algorithm was first proposed in 2020. It has since been widely adopted.", "source_lang": "en", "target_lang": "zh", "context_cache_id": "doc_12345", # 启用上下文记忆 "max_context_tokens": 512 } )

✅ 术语干预（Terminology Intervention）

对于法律、医疗、金融等专业领域，术语统一至关重要。HY-MT1.5-7B支持强制术语映射表注入，确保关键术语在全文中保持一致。

{ "glossary": { "blockchain": "区块链", "smart contract": "智能合约", "decentralized": "去中心化的" } }

该功能可在推理时动态加载，无需重新训练模型。

✅ 格式化翻译（Preserved Formatting）

支持HTML、Markdown、XML等富文本格式的结构保留翻译，自动识别标签并仅翻译内容部分，避免破坏原始排版。

3. 长文档翻译实践：分块策略与一致性保障

3.1 分块处理的必要性与挑战

虽然HY-MT1.5-7B具备较强的上下文理解能力，但受限于显存容量和最大序列长度（通常为4096 tokens），直接处理上万字的长文档不可行。因此必须采用分块翻译（Chunked Translation）策略。

常见的分块方式包括： - 按字符数切分（简单但易割裂语义） - 按句子边界切分（推荐） - 按段落或章节切分（最优语义完整性）

然而，分块带来两大问题： 1.上下文断裂：前文提及的人物、术语无法传递至后续块 2.术语不一致：同一概念在不同块中被译为不同表达

3.2 基于上下文缓存的连续翻译方案

为解决上述问题，我们提出基于上下文缓存池 + 滑动重叠机制的工程化方案。

实现步骤如下：

预处理阶段：使用NLP工具（如spaCy或LTP）对原文按句子分割
构建滑动窗口：每块包含N个句子，前后块之间保留M句重叠
启用上下文ID：所有块共享同一个context_cache_id
后处理去重：合并结果时去除重复翻译的重叠部分

from typing import List, Dict import re def split_into_chunks(sentences: List[str], chunk_size: int = 5, overlap: int = 2) -> List[Dict]: """ 将句子列表划分为带重叠的块 """ chunks = [] i = 0 while i < len(sentences): end = min(i + chunk_size, len(sentences)) chunk_text = " ".join(sentences[i:end]) chunks.append({ "id": f"chunk_{i}", "text": chunk_text, "start_idx": i, "end_idx": end }) i += (chunk_size - overlap) # 滑动步长 = 块大小 - 重叠数 return chunks # 示例调用 sentences = [ "Machine learning is a subset of artificial intelligence.", "It enables systems to learn from data.", "Deep learning uses neural networks with many layers.", # ... 更多句子 ] chunks = split_into_chunks(sentences, chunk_size=4, overlap=1) for chunk in chunks: response = requests.post("http://localhost:8080/translate", json={ "text": chunk["text"], "source_lang": "en", "target_lang": "zh", "context_cache_id": "long_doc_001", # 统一上下文ID "enable_glossary": True }) translated_text = response.json()["result"] save_translation_result(chunk["id"], translated_text)

关键参数建议：

chunk_size: 控制每块句子数，建议3~6句（约150~300 tokens）
overlap: 重叠句数，建议1~2句，用于维持语义衔接
max_context_tokens: 缓存历史token上限，避免OOM，建议≤512

3.3 术语一致性强化策略

除了上下文缓存外，还需结合术语表预处理 + 后处理校验双重机制。

（1）术语提取与注入

import jieba.analyse def extract_key_terms(text: str, topK: int = 20) -> Dict[str, str]: """中文文本关键词提取""" keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=topK, withWeight=True) return {kw: "" for kw, _ in keywords} # 待人工填写翻译 # 提取后生成术语表并上传至模型服务 glossary = { "Transformer": "变换器", "self-attention": "自注意力机制", "fine-tuning": "微调" }

（2）后处理一致性检查

def check_consistency(translations: List[str], term_map: Dict[str, str]) -> List[str]: """检查术语是否统一""" issues = [] for i, t in enumerate(translations): for src, tgt in term_map.items(): if src in translations[i] and tgt not in t: issues.append(f"第{i}块未正确翻译术语 '{src}'") return issues