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

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摘要：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。（剩余5329字）

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