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本文系统地回顾了机器翻译与跨语言学习领域的主要数据集，并围绕一个四层分类体系进行了深入的分析和讨论。研究表明，资料集的发展与机器翻译技术的演进相辅相成，经历了从支持SMT到赋能NMT，再到驱动预训练模型的清晰演变路径。低资源与零资源困境：全球数千种语言中，绝大多数仍缺乏足够的数字资源。未来的工作需要更多地依赖于像PanLex、MTurk词典这样的弱信号资源，并探索更高效的无监督和

yjbjingcha 2025-07-28 14:35 阅读:52 评论:0 推荐:0

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yjbjingcha 2025-07-19 13:00 阅读:52 评论:0 推荐:0

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yjbjingcha 2025-09-08 13:41 阅读:51 评论:0 推荐:0

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yjbjingcha 2025-09-04 13:25 阅读:51 评论:0 推荐:0

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yjbjingcha 2025-08-22 21:57 阅读:51 评论:0 推荐:0

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