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HULAT2-UC3M使用多智能体Gemini和RigoChat进行西班牙语易读文本翻译任务

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

HULAT2-UC3M团队在MER-TRANS 2026西班牙语易读文本翻译任务中采用了三种不同的方法。他们的主要方法RUN1采用基于LangGraph的多智能体工作流，集成了Gemini 2.5 Flash和RigoChat-7B-v2，取得了最高的SARI分数44.0543。第二种方法RUN2在多智能体工作流中增加了一个词汇支持层，但SARI分数略有下降。基线方法RUN3采用生成-评估-再生成策略，结合了提示工程和LoRA适配，在SARI指标上得分38.5136。 AI

影响 展示了用于专业文本生成任务的高级多智能体工作流。

排序理由 该条目是一篇学术论文，详细介绍了在共享任务中的参与情况并展示了模型结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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HULAT2-UC3M使用多智能体Gemini和RigoChat进行西班牙语易读文本翻译任务

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Lourdes Moreno, Paloma Mart\'inez, Marco Antonio Sanchez-Escudero, Miguel Dom\'inguez-G\'omez ·

    HULAT2 at MER-TRANS 2026: Governed Multi-Agent Simplification for Spanish Easy-to-Read Generation

    arXiv:2607.02381v1 Announce Type: new Abstract: This paper describes the participation of HULAT2-UC3M in the Spanish track of MER-TRANS 2026, a shared task on multilingual Easy-to-Read translation. Three fully automatic Spanish runs were submitted. RUN1 and RUN2 used a LangGraph-…

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Miguel Domínguez-Gómez ·

    HULAT2 at MER-TRANS 2026: Governed Multi-Agent Simplification for Spanish Easy-to-Read Generation

    This paper describes the participation of HULAT2-UC3M in the Spanish track of MER-TRANS 2026, a shared task on multilingual Easy-to-Read translation. Three fully automatic Spanish runs were submitted. RUN1 and RUN2 used a LangGraph-based multi-agent workflow combining Gemini 2.5 …

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