基于迁移学习的跨语言翻译模型训练方法

本申请提供一种基于迁移学习的跨语言翻译模型训练方法，包括：利用源语言与枢轴语言的平行语料库，对机器翻译模型进行预训练，得到预训练完成的初级翻译模型，其中，枢轴语言表示选定的高资源语言；基于源语言与目标语言的平行语料库，构建源语言与目标语言的伪平行语料库，其中，源语言表示需要进行翻译的语言，目标语言表示希望翻译成的语言；利用伪平行语料库对初级翻译模型进行调节训练，得到训练完成的跨语言翻译模型。利用迁移学习的思想，同时构建源语言与目标语言的伪平行语料库以扩充目标语言的数据规模，可以有效提高对低资源语言的机器翻译质量，提升翻译准确性，还能提升模型的泛化能力和领域适应能力。