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模块化深度学习框架在多语言机器翻译中的应用与性能评估

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为了提升翻译质量、计算效率和扩展性,引入优化的注意力机制、稀疏激活技术和动态路由算法,实现了对多语言翻译任务的高效处理.采用最大化似然估计和多语言预训练模型,并结合Transformer注意力桥和专家混合模型,在处理新增语言对时展示出显著的性能提升.实验结果表明,模块化深度学习框架在BLEU和ROUGE指标上的表现优于传统NMT模型和基于Transformer的模型,训练时间和推理速度也得到显著优化.同时,增量学习适应性和新语言支持能力显著增强,验证了该框架在多语言翻译任务中的广泛适用性和高效性.

刘丁、刘羽茜、李慧芳、宋思楠

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计算机语言 模块化深度学习框架 多语言机器翻译

2022年山西省教改项目

J20221090

2024

信息系统工程
天津市信息中心

信息系统工程

影响因子:0.29
ISSN:1001-2362
年,卷(期):2024.(9)