模塊化深度學(xué)習(xí)框架在多語(yǔ)言機(jī)器翻譯中的應(yīng)用與性能評(píng)估

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摘要：為了提升翻譯質(zhì)量、計(jì)算效率和擴(kuò)展性，引入優(yōu)化的注意力機(jī)制、稀疏激活技術(shù)和動(dòng)態(tài)路由算法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)多語(yǔ)言翻譯任務(wù)的高效處理。采用最大化似然估計(jì)和多語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練模型，并結(jié)合Transformer注意力橋和專(zhuān)家混合模型，在處理新增語(yǔ)言對(duì)時(shí)展示出顯著的性能提升。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模塊化深度學(xué)習(xí)框架在BLEU和ROUGE指標(biāo)上的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)NMT模型和基于Transformer的模型，訓(xùn)練時(shí)間和推理速度也得到顯著優(yōu)化。（剩余5329字）