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神经机器翻译 (NMT)
使用深度神经网络建模语言之间对应关系的机器翻译方法，是现代跨语言问答系统的基础。
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多语言表示
共享的向量空间，其中不同语言的词汇和短语被投影到同一语义空间中，实现语言之间的知识迁移。
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语言间对齐
在不同语言之间对齐语言和语义结构的过程，以便在问答系统中促进信息传递。
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语言投影
在应用单语言问答系统之前，仅将问题或文档翻译成共同中间语言的技术。
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多语言分词
将文本分割为基本单元（标记）的过程，同时考虑多种语言的形态和句法特性。
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跨语言微调
在一个或多种目标语言的问答特定数据上适应预训练多语言模型的阶段。
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语言偏移
在跨语言问答系统中，模型从高资源语言转移到低资源语言时性能下降的现象。
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多语言上下文嵌入
动态向量表示，根据上下文捕捉词汇含义，在多种语言之间共享以实现更好的语义理解。
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回译 (反向翻译)
一种数据增强方法，将文本翻译成目标语言，然后再翻译回源语言，以生成合成训练数据。
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语言权重
一种训练数据采样策略，旨在平衡每种语言的贡献，避免高数据量语言的支配地位。
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语言检测
跨语言问答系统的重要组成部分，自动识别输入问题的语言以指导适当的处理。
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跨语言标准化
跨语言文本表示的标准化过程，用于减少语言变体并提高问答系统的鲁棒性。
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通用语言模型
设计用于捕捉所有人类语言共有的语言规律性的模型，作为真正多语言问答系统的基础。
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代码转换适应
问答系统处理包含多种语言混合的问题的能力，这是自然多语言环境中的常见现象。
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跨语言评估
用于衡量问答系统在不同语言对上性能的特定方法论，包括XNLI或MLQA等指标。
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