4.4 预训练语言模型在NMT中的应用

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4.4 预训练语言模型在NMT中的应用 4.4 预训练语言模型在NMT中的应用随着深度学习技术的飞速发展，预训练语言模型（Pre-trained Language Models, PLMs）在自然语言处理（NLP）领域的崛起，彻底改变了包括神经网络机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）在内的诸多任务的范式。PLMs通过在大规模无标注文本语料上进行自监督学习，捕获了丰富的语言知识、语义信息和句法结构，这些知识在下游任务中通过微调（fine-tuning）或特征提取（feature extraction）的方式被有效利用，显著提升了模型的性能。本章将深入探讨预训练语言模型在NMT中的应用，包括其核心思想、主要方法、优势以及面临的挑战。 4.4.