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本文提出了EGTA，一种面向同声传译的基于证据的术语自适应框架，该框架选择性地使用文档特定术语来改进罕见词的翻译，在无需全模型微调的情况下，在命名实体和缩写召回率方面取得了显著提升。
本文描述了 MLLP-VRAIN UPV 系统在 IWSLT 2026 同声传译任务中的应用，该系统使用了 Parakeet 和 Qwen 3.5 模型，结合自适应“黑盒”策略和 RAG 机制以获取上下文，实现了显著的质量提升。