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基于Transformer框架的神经机器翻译成为近几年机器翻译的主流范式，在翻译领

域实现了快速发展并应用到了多个社会的行业。然而，现有的神经机器翻译方法仍然面

临诸多挑战。首先，传统文本驱动模型在低资源语言对中受限于非同构语义空间问题，

导致双语词向量表征偏差，难以有效处理词汇歧义与句法差异；其次，多模态机器翻译