Niedrig-Ressourcen-Neuronales-Maschinelles-Übersetzen

Low-resource neuronale Maschinenübersetzung (NMT) ist eine wichtige Forschungsrichtung im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung. Sie zielt darauf ab, das Problem hochwertiger Übersetzungen zu lösen, wenn das Datenvolumen der Quellensprache oder der Zielsprache begrenzt ist. Durch die Nutzung von Techniken wie Transfer Learning und Multi-Task Learning kann die Übersetzungsleistung von seltenen Sprachpaaren effektiv verbessert werden. Dies fördert den grenzüberschreitenden Informationsaustausch und das Verständnis zwischen Sprachen und hat einen bedeutenden Anwendungswert.