基本信息
文件名称：有限平行语料下神经机器翻译方法的探索与突破.docx
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总页数：36 页
更新时间：2025-08-25
总字数：约3.23万字
文档摘要
有限平行语料下神经机器翻译方法的探索与突破
一、引言
1.1研究背景与动机
在全球化进程不断加速的当下，跨语言交流的需求日益增长，机器翻译作为消除语言障碍的关键技术，其重要性不言而喻。神经机器翻译（NeuralMachineTranslation，NMT）作为当前机器翻译领域的主流技术，凭借其基于深度学习的端到端学习方式，在翻译质量和流畅性上取得了显著的成果，逐渐取代了传统的统计机器翻译方法。
神经机器翻译的核心原理是通过对大规模平行语料库的学习，建立源语言到目标语言的直接映射关系。在训练过程中，模型利用这些平行语料，不断调整自身参数，以最小化翻译结果与参考译文之间的差异，从而学习到语言