一、語(yǔ)料庫(kù)建設(shè)
1. 收集語(yǔ)料
專門收集網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)的語(yǔ)料。這包括從社交媒體平臺(tái)（如推特、微博等）、網(wǎng)絡(luò)論壇、流行文化作品（如電影、電視劇、小說等）中收集大量包含網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)的文本。
例如，從熱門的美劇對(duì)白中收集如“YOLO（You Only Live Once）”等俚語(yǔ)，從微博熱門話題下的評(píng)論中收集像“奧利給”這樣的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)。
2. 標(biāo)注和分類
對(duì)收集到的語(yǔ)料進(jìn)行標(biāo)注，注明其語(yǔ)義、使用場(chǎng)景、情感傾向等。對(duì)于俚語(yǔ)，還需要標(biāo)注其地域特色或者特定人群使用的特點(diǎn)。
比如，“酷斃了”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)，可以標(biāo)注為表示極度贊賞的情感傾向，使用場(chǎng)景較為口語(yǔ)化、隨意。
二、算法優(yōu)化
1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整
調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，使其能夠更好地學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)的模式。可以增加網(wǎng)絡(luò)的深度或者寬度，以提高對(duì)復(fù)雜語(yǔ)義的處理能力。
例如，在神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）模型中，通過增加隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量或者層數(shù)，讓模型能夠更好地捕捉到網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)的語(yǔ)義關(guān)系。
2. 預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)
利用大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型，然后在包含網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)的特定語(yǔ)料上進(jìn)行微調(diào)。預(yù)訓(xùn)練模型可以學(xué)習(xí)到語(yǔ)言的通用結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義，微調(diào)則可以針對(duì)網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)進(jìn)行專門的優(yōu)化。
例如，先在大規(guī)模的通用語(yǔ)料上預(yù)訓(xùn)練一個(gè)Transformer模型，然后再在收集的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)語(yǔ)料上進(jìn)行微調(diào)。
三、人工干預(yù)
1. 專家審核
聘請(qǐng)語(yǔ)言專家，對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行審核。尤其是對(duì)于一些語(yǔ)義模糊、文化內(nèi)涵豐富的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)和俚語(yǔ)，語(yǔ)言專家可以憑借他們的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)給出準(zhǔn)確的翻譯。
例如，對(duì)于一些具有地域文化特色的俚語(yǔ)，像英國(guó)的“Bob's your uncle”（表示事情輕而易舉地完成了），語(yǔ)言專家可以根據(jù)上下文準(zhǔn)確地將其翻譯成合適的目標(biāo)語(yǔ)言。
2. 眾包審核
利用眾包平臺(tái)，讓眾多的語(yǔ)言愛好者或者母語(yǔ)使用者參與到翻譯結(jié)果的審核中來。他們可以從不同的角度對(duì)翻譯結(jié)果進(jìn)行評(píng)估，提供更多元化的意見。
比如，在某個(gè)眾包平臺(tái)上發(fā)布待審核的包含網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)的翻譯內(nèi)容，讓不同地區(qū)、不同背景的人來判斷翻譯是否準(zhǔn)確、自然。
