自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：多语言BERT与跨语言翻译

自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：多语言BERT与跨语言翻译

自然语言处理与机器翻译的简介

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。机器翻译（Machine Translation, MT）作为NLP的一个核心应用，旨在自动将文本从一种语言翻译成另一种语言，从而打破语言障碍，促进全球信息的无障碍交流。

机器翻译的挑战

在多语言环境下，机器翻译面临诸多挑战，包括但不限于：

• 语言多样性：全球有数千种语言，每种语言都有其独特的语法结构、词汇和表达习惯。
• 数据不平衡：不同语言对的平行语料库大小差异显著，一些语言对的数据丰富，而另一些则极度稀缺。
• 跨语言理解：直接翻译可能无法准确传达原文的含义，特别是在处理隐喻、俚语或文化特异性表达时。

BERT模型在自然语言处理中的应用

BERT（Bidirectional Encoder Representations from