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为此,本篇论文作者、“不落下任何语言”(No Language Left Behind,NLLB)团队开发出一种跨语言技术,能让神经机器翻译模型学习如何利用翻译高资源语言的预存能力来翻译低资源语言。作为成果,NLLB团队开发了一个在线多语言翻译工具,名为NLLB-200,该工具能容纳200种语言,其低资源语言数量是高资源语言的三倍,翻译表现比已有系统高了44%。
✆(撰稿:韩丽凡)吉林华微电子股份有限公司对上海证券交易所关于公司2023年年度报告的信息披露监管问询函的回复公告
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