低资源语言环境下智能翻译机器人的迁移学习策略研究
摘要:随着人工智能技术的发展,机器翻译在多语言交流中发挥着越来越关键的作用。然而,当前主流翻译系统在处理低资源语言时表现出明显局限性。低资源语言由于数据稀缺、语料不足和语言结构复杂,导致神经机器翻译系统训练困难、翻译质量不稳定。针对该问题,迁移学习作为一种有效的策略被广泛应用于跨语言知识迁移,提升低资源语言的翻译能力。本文从低资源语言翻译所面临的现实技术瓶颈出发,深入分析当前智能翻译机器人在该领域的瓶颈,并探讨基于多源迁移、参数共享、语言模型微调等三种迁移学习策略的优势与适用场景,提出可行性改进路径。
杨学