我们定义了一个名为“扩展单词对齐”的新颖概念，以提高后编辑辅助效率。基于扩展的单词对齐方式，我们进一步提出了一个名为精制单词级量化宽松的新颖任务，该任务输出精制标签和单词级对应关系。与原始单词级别的量化宽松相比，新任务能够直接指出编辑操作，从而提高效率。为了提取扩展单词对齐，我们采用了基于Mbert的监督方法。为了解决精致的单词级量化宽松，我们首先通过训练基于Mbert和XLM-R的序列标记的回归模型来预测原始量化量子标签。然后，我们使用扩展单词对齐来完善原始文字标签。另外，我们提取源差距对应关系，同时获得GAP标签。两种语言对的实验显示了我们方法的可行性，并为我们提供了进一步改进的灵感。
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