多语言机器人深度学习模型构建
多语言机器人深度学习模型构建为了将中英文对话机器人已有的 NLP 能力拓展到更多语言，满
足混合语言人机交互场景需求，本文分析了新语言特性预处理机
制，提出了一种多语言机器人深度学习模型，通过多任务联合训练
翻译模型构建、引入判别器对抗训练、词向量语料共享、本地化挖
掘映射向量空间、跨语言知识蒸馏技术等创新方法，实现了不同语
言环境下的知识迁移和自动迭代。实验结果表明，跨语言模型在单
语测试和混合语言测试上均达到了预期结果，证明了该模型的有效
性。
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