自研SovaTrans 索雅机翻系统
北京索文医学信息科技有限公司，已自研应用Sovatrans(索雅机翻系统)，此系统是基于大模型重构的索雅智能医学机翻系统/语言服务平台。传统翻译使用人工翻译在处理紧急文件和辅助性资料时，时间成本与费用较高。 通用型翻译引擎译文句子逻辑混乱，译文词汇不准确较专业术语偏差较大。索雅机翻系统专门针对医学领域文本进行自动翻译的计算机系统。专注于医学领域，能够处理医学术语、临床指南、病历记录、药品说明书、研究论文等专业文本。通过微调（Fine-tuning）或领域自适应（Domain Adaptation）技术，使模型更好地适应医学领域的翻译需求。
预处理模块：对输入文本进行分词、术语识别、实体标注（如疾病、药物、症状等）和格式标准化。处理医学文本中的缩写、符号和特殊表达。
翻译模型：基于大模型的核心翻译引擎，利用预训练模型进行上下文理解和文本生成。支持领域自适应技术，针对医学领域进行微调。
后处理模块：对翻译结果进行术语一致性检查、格式调整和流畅性优化。支持人工编辑和校对接口。
输出模块：生成目标语言的医学文本，支持多种输出格式（如文本、PDF、语音合成等）。
语料库管理模块：管理医学领域的双语或多语平行语料库，支持模型的训练和优化。提供语料的收集、清洗、标注、对齐、存储和检索功能。
索雅（Sovatrans）机翻系统面临的挑战：
术语复杂性：医学术语的多样性和专业性增加了翻译的难度。
数据稀缺性：医学领域的双语平行语料相对稀缺，尤其是低资源语言对。
隐私与合规：医学数据的处理需遵守严格的隐私保护法规（如HIPAA、GDPR）。
领域专业性：医学文档的高专业性要求翻译系统具备深度的领域知识。
语料建库服务和术语标注服务
语料库管理是指对医学领域的大规模双语或多语文本数据进行系统化收集、清洗、标注、对齐、存储、检索、更新和维护的过程。其目标是构建高质量、领域特定的语料库，以支持医学机器翻译模型的训练、优化和评估，从而提升翻译的准确性、专业性和实用性。目前，国内大多数药械企业，使用的仍然是Trados, MemoQ等CAT翻译辅助工具，索文医学翻译可为客户提供Trados, MemoQ等CAT翻译辅助工具服务的语料库管理，整理、增补、修正术语库和翻译记忆库的服务：
语料收集：收集医学领域的双语或多语平行文本，如医学文献、临床指南、病历记录、药品说明书、研究论文等。数据来源包括医学数据库（如PubMed）、医疗机构、专业出版社、公开数据集等。
语料清洗：去除噪声数据（如非医学内容、格式错误、重复文本等）。统一医学术语的表达方式（如标准化疾病名称、药物名称等）。处理文本中的缩写、符号和特殊格式。
语料标注：对医学文本进行分词、词性标注、实体识别（如疾病、药物、症状等）和句法分析。标注领域特定的元数据（如文本类型、语言对、医学子领域等）。
语料检索：提供高效的检索工具，支持基于关键词、医学领域、语言对等条件的快速查找。支持复杂查询（如查找特定疾病的治疗方案或药物说明）。
语料更新与维护：定期更新语料库，添加最新的医学研究成果和临床数据。清理过时或低质量数据，确保语料库的时效性和专业性。
语料安全与隐私保护：对敏感医学数据（如病历记录）进行脱敏处理，确保患者隐私。实施严格的访问控制，防止数据泄露。
