随着互联网技术的快速发展,跨境电子商务已经成为开展国际贸易的重要渠道,由此引发的对于商品信息的机器翻译需求不断增长。由于商品信息句子中的术语携带着重要的信息,对于商品信息的全面传达至关重要,目前学术界和工业界主流的做法是基于电商双语术语词典来搭建电商领域的定制化机器翻译系统。然而,电商领域双语术语的构建完全依赖于人工翻译,存在成本高、效率低的问题。针对此问题,本文分别从抽取式和生成式两个方向提出电商领域双语术语的自动构建方法,同时将构建的双语术语应用到电商领域定制化机器翻译中,提升商品信息的翻译质量。（1）基于跨语言预训练的电商双语术语抽取本文提出用抽取式的方法来构建电商领域双语术语:在给定一个源语言术语以及一个目标语言句子的情况下,模型自动判断并抽取出相应的目标语言术语。针对电商领域术语抽取问题,本文结合电商领域融入术语信息的跨语言预训练,充分利用源语言术语和目标语言句子之间的深层语义关系来判断并抽取出目标语言术语,形成电商双语术语。同时,本文构建了电商领域面向中文-英语、英语-法语的包含多个商品类目的双语术语抽取数据集,实验结果表明,本文提出的抽取方法明显优于各种基准系统。（2）基于领域信息融合的电商双语术语生成本文提出用生成式的方法来构建电商领域双语术语:给定一个源语言术语,翻译模型直接生成其对应的目标语言术语翻译。针对电商领域术语翻译问题,本文首次将其进行定义,并划分成有监督以及无监督的电商领域术语翻译任务,分别模拟双语术语资源丰富的语向以及双语术语资源稀缺的语向,并构建了相应的数据集。在此基础上,本文提出了基于领域信息融合的电商双语术语翻译方法,充分融合新闻领域平行语料和电商领域伪平行语料中所含有的领域信息,通过迭代回译的方式,提升模型的术语翻译能力。实验结果表明,本文提出的方法无论在有监督术语翻译任务还是无监督术语翻译任务上都显著优于各种基准系统。（3）嵌入双语术语的电商领域定制化机器翻译本文将构建的电商领域双语术语应用到电商定制化机器翻译系统中,提升商品信息句子的翻译质量,以验证本文提出的双语术语自动构建方法的实际意义。为此,本文构建了电商领域面向多个语言对及多个产品类别的商品信息句子翻译测试集,通过语码转换的方式实现训练数据增强,结合指针网络以及共享词嵌入表示,同时提出两种利用双语术语的解码前处理策略,将双语术语信息嵌入电商定制化翻译模型的解码过程,从而提升商品信息句子的整体翻译质量以及其中包含的术语的翻译质量。实验结果表明,通过嵌入本文构建的双语术语,电商定制化机器翻译系统对电商产品信息句子的整体翻译效果得到大幅提高,对商品信息中包含的术语的翻译质量也得到进一步改善,验证了本文提出的电商领域双语术语自动构建方法的实际意义。