模块化深度学习框架在多语言机器翻译中的应用与性能评估

为了提升翻译质量、计算效率和扩展性,引入优化的注意力机制、稀疏激活技术和动态路由算法,实现了对多语言翻译任务的高效处理。采用最大化似然估计和多语言预训练模型,并结合Transformer注意力桥和专家混合模型,在处理新增语言对时展示出显著的性能提升。实验结果表明,模块化深度学习框架在BLEU和ROUGE指标上的表现优于传统NMT模型和基于Transformer的模型,训练时间和推理速度也得到显著优化。同时,增量学习适应性和新语言支持能力显著增强,验证了该框架在多语言翻译任务中的广泛适用性和高效性。