跨文化内容生成模型优化与实践——基于BERT-Crosslingual的应用

秦雅欣 周晟竹

黑龙江外国语学院，黑龙江哈尔滨，150500；

摘要：针对中国企业出海跨文化内容本土化适配不足的核心痛点，本研究聚焦BERT-Crosslingual模型的优化与实践应用。通过构建50万条多语种跨文化语料库，融入人工标注的文化禁忌与语言变体信息，对模型进行跨文化适配微调，开发出支持多场景的跨文化内容生成系统。实证测试表明，优化后的模型文化误判率降至4.7%，支持15种英语变体生成，文案本土化适配满意度达89.6%，较传统翻译与生成工具效率提升8倍，成本降低60%。该模型在巴西新能源汽车市场试点应用中，成功产出符合当地文化语境的西班牙语、葡萄牙语营销内容，有效降低文化冲突风险，为企业出海跨文化内容生产提供了高效可行的技术方案，同时为“语言+技术”跨学科融合提供了实践范例。

关键词：BERT-Crosslingual；跨文化内容生成；语料库构建；模型优化；出海营销

参考文献

[1]刘群,李艳翠.自然语言处理技术在跨文化沟通中的应用研究[J].计算机工程与应用,2021,57(12):1-8.

[2]张卫山,王晨.跨境电商中的跨文化营销风险及应对策略[J].国际经贸探索,2020,36(7):89-102.

[3]李强,陈丽.基于BERT的跨语言文本分类模型优化研究[J].中文信息学报,2021,35(6):56-64.

[4]王健,赵亮.多模态舆情分析技术研究进展[J].模式识别与人工智能,2021,34(8):721-732.