MER-TRANS 2026 上的 HULAT2：治理多代理简化，实现西班牙语易读生成

本文介绍了 HULAT2-UC3M 参与 MER-TRANS 2026 多语言易读翻译共享任务西班牙语赛道的情况。提交了三个全自动西班牙语运行。 RUN1和RUN2使用基于LangGraph的多代理工作流程，结合了Gemini 2.5 Flash和RigoChat-7B-v2、并行生成策略、内部质量信号、事件-条件-动作路由、受控编辑和可追踪决策。 RUN1 使用基本工作流程，而 RUN2 则激活基于术语表和词汇资源的附加词汇支持层。 RUN3 是一个基于 RigoChat 的生成-评估-重新生成基线，具有快速工程和基于 LoRA 的适应能力。官方排行榜报告了 BLEU-Orig、BLEU-Gold、SARI 和 BERTScore。在开发过程中，还检查了其他内部信号，包括语义保真度、可读性、词汇简单性、句法清晰度和事实一致性。根据官方SARI的数据，RUN1是最好的HULAT2跑，得分为44.0543，其次是RUN2（43.1049）和RUN3（38.5136）。这些结果表明，在此任务设置中，信号引导的多代理路由优于线性再生基线。他们还表明，添加词汇支持并不会自动提高基于参考的分数。需要进一步的段级和文档级分析来评估可读性、事实一致性和面向用户的充分性。