1. 多语言模型的突破 🌍
- Transformer架构：当前主流模型（如
Transformer_Model）通过自注意力机制显著提升长距离依赖建模能力 - Moses框架：经典统计翻译系统（
Moses_Framework）仍被用于对比实验 - 链接：机器翻译技术概述
2. 小样本学习进展 📈
- Few-shot Learning：利用元学习策略（
Few_shot_Learning）降低数据依赖 - 领域自适应：通过迁移学习（
Domain_Adaptation）提升专业文本翻译质量
3. 伦理与偏见研究 🔍
- Bias Mitigation：通过对抗训练（
Bias_Mitigation）减少文化偏见 - 公平性评估：建立多维度评价体系（
Fairness_Assessment）
4. 实时翻译优化 ⏱️
- 低延迟推理：采用量化技术（
Low_Delay_Inference） - 边缘计算部署：支持移动设备端翻译（
Edge_Computing_Deployment）