Commit 6f1f5524 by 曹润柘

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% CHAPTER 16
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\chapter{低资源神经机器机器翻译}
\chapter{低资源神经机器翻译}
\parinterval 神经机器翻译带来的性能提升是显著的,随之而来的问题是对海量双语训练数据的依赖。不过,不同语言可使用的数据规模是不同的。如汉语、英语这种使用范围广泛的语言,存在着大量的双语平行句对,这些语言被称为{\small\bfnew{富资源语言}}\index{富资源语言}(High-resource Language\index{High-resource Language})。而对于其它一些使用范围稍小的语言,如斐济语等,相关的数据非常稀少,这些语言被称为{\small\bfnew{低资源语言}}\index{低资源语言}(Low-resource Language\index{Low-resource Language})。世界上现存语言超过5000种,仅有很少一部分为富资源语言,绝大多数均为低资源语言。即使在富资源语言中,对于一些特定的领域,双语平行语料也是十分稀缺的。有时,一些特殊的语种或者领域会面临“零资源”的问题。因此,{\small\bfnew{低资源机器翻译}}\index{低资源机器翻译}(Low-resource Machine Translation)是当下急需解决且颇具挑战的问题。
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