一、数据与语料库建设
1. 多语言语料收集
广泛收集包含夸张和反讽表达的多语言文本。例如，从文学作品、新闻报道、社交媒体等多渠道获取数据。像在英语文学中，莎士比亚作品中有很多夸张和反讽的表述，而在汉语中，鲁迅的作品也有不少此类表达。
对这些语料进行分类和标注，明确哪些是夸张、哪些是反讽，以便在翻译时能够准确识别。
2. 文化背景信息嵌入
在语料库中融入不同语言文化背景的信息。因为夸张和反讽往往与文化紧密相关，如西方文化中的幽默夸张与东方文化中的夸张表达可能在形式和接受度上有所不同。了解这些文化差异可以帮助在翻译时准确传达语义。
二、算法与模型训练
1. 特殊语义识别训练
训练模型识别夸张和反讽的语义模式。例如，通过机器学习算法，让模型学习到某些特定的词汇组合、语法结构或者语调模式在不同语言中可能表示夸张或反讽。像在英语中，“the best thing since sliced bread”（有史以来最好的东西）是一种夸张表达，模型要学会识别这种固定的表达结构。
采用多模态数据训练（如果适用）。对于一些有语音、视频的语言数据，结合语音语调、面部表情等多模态信息来辅助识别夸张和反讽。例如，在视频中的一段讽刺性的演讲，说话者的语调、表情等都可以帮助判断语义。
2. 语义转换策略
在翻译时，根据目标语言的习惯进行语义转换。例如，英语中的反讽表达“Nice job!”（实际意思可能是做得很糟糕），在翻译成汉语时可能要转换成“干得‘好’啊！”（这里的好加上引号以体现反讽），以符合汉语的表达习惯。
利用深度学习中的注意力机制等技术，聚焦于句子中的夸张和反讽部分，准确进行语义转换，同时保持句子的整体连贯性。
三、人工校对与反馈机制
1. 专业人员校对
安排精通源语言和目标语言文化的专业人员进行校对。他们能够凭借自己的语言直觉和文化知识，发现机器翻译在夸张和反讽处理上的不足，并进行修正。
2. 用户反馈利用
建立用户反馈渠道，鼓励用户反馈翻译中关于夸张和反讽不准确的地方。然后将这些反馈作为新的数据，重新训练模型，不断提高对夸张和反讽的翻译能力。
