在拥有大规模平行语料库的通用领域,神经机器翻译往往表现出色。然而,一些特定领域如生物医学、军事外交等专业性强的平行语料库规模比较有限,直接使用这些低资源领域的平行语料库来训练神经机器翻译模型,翻译效果往往不够理想。随着智慧医疗的发展,为了更好地挖掘和利用国际生物医学文献及相关成果,研究生物医学领域的中英神经机器翻译的领域适应方法,利用通用领域的知识来改进生物医学领域神经机器翻译模型的训练效果,有效减少模型对生物医学领域数据的依赖,具有重要意义。目前主流的领域适应方法是在大规模域外平行数据集上训练预训练模型,然后再基于目标领域的域内小规模平行数据集进行模型的微调,但模型的预训练过程非常消耗训练资源和时间,域外数据集质量对预训练模型效果有很大影响,而且基于小规模平行数据集的微调容易导致模型的过拟合。针对这些问题,本文基于Transformer构建生物医学神经机器翻译模型,在预训练过程中引入逐步微调的训练方式来高效训练域外数据集,并提出了动态数据增强的训练方法来提升微调模型的训练效果。本文首先基于文本分类进行快速数据选择,形成域外大规模领域相关性排序数据集,基于该数据集通过逐步微调形式的预训练生成预训练模型,然后基于微调模型或预训练模型进行进一步的动态数据增强训练。在多个数据集上的实验结果表明,相比常规的领域适应训练方法,本文引入的逐步微调方式的预训练和所提出的动态数据增强训练方法有效缩短了训练时间,并且有效提升了翻译效果,其中预训练时长相比常规预训练时长可缩短28%到39%,相比常规的领域适应模型,在多个测试集上的BLEU分数可提升0.4到0.9分。由于生物医学领域专业术语较多,中文分词工具在处理专业文本时经常会产生分词歧义和分词错误,从而导致翻译模型的翻译歧义及错误。针对这个问题,本文提出了基于中文多分词组合的子词化数据预处理方法,对生物医学平行数据集的中文部分进行多种方式的分词,从多个分词结果中提取差异化的分词词汇表,构建高频生物医学词汇表并应用于基于生物医学子词模型的子词化过程中,同时对基于中文多分词组合的生物医学增强数据集进行基于字节对编码BPE（Byte Pair Encoding）的正则化。在多个数据集上的实验结果表明,本文提出的针对生物医学神经翻译模型的子词优化方法能够有效提高翻译模型的鲁棒性,并提高翻译模型的翻译效果,相比未经子词优化的动态数据增强模型,经过子词优化的模型在多个测试集上的BLEU分数可提升1.3到1.5分。本文也对影响生物医学领域适应机器翻译模型性能的关键因素进行了探索,通过适当增加BPE合并操作次数,域内外子词化过程采用生物医学BPE子词模型,预训练过程和微调过程以生物医学平行数据集为验证集,进一步提高了领域适应模型的翻译表现。