一种通过利用知识融合提高小语种机器翻译准确性的方法

本发明提出了一种通过利用知识融合提高小语种机器翻译准确性的方法。属于小语种翻译领域，首先，选取与小语种有较强语言亲缘关系的大语种，进行大量开放语料的预训练；然后，使用半监督学习结合大量未标注小语种数据和小部分已标注小语种数据进行模型训练；训练完成后，进行神经网络修剪，去除不重要参数，使模型更加精简；最后，进行知识蒸馏，通过让小模型复现大模型的行为提高模型效率。本发明方法提高了小语种翻译的准确性，降低了模型的复杂度，提高了模型的效率，具有较强的实用价值。