Volume 2,Issue 8
元学习方法在机器翻译中的研究进展
元学习通过“学习如何学习”的范式，使模型能够从多任务训练中获得快速适应新任务的能力，为机器翻译在低资源语言、跨领域迁移和多语言零样本等数据稀缺场景下的性能提升提供了新的理论框架与实践路径。本文系统梳理了元学习方法在神经机器翻译领域的研究进展，首先介绍元学习的基本概念与核心范式，继而聚焦于模型无关元学习、元参数分离、课程元学习和联邦元学习等关键技术的创新与应用，进而从低资源机器翻译、无监督领域自适应、零样本跨语言迁移和多语言联邦学习四个维度分析元学习方法的具体成效，最后讨论当前面临的任务设计、数据隐私与泛化理论等挑战，并对元学习与大语言模型深度融合的未来方向进行展望。
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