Epi-Curriculum：用于低资源领域自适应的情景课程学习 研究背景与问题陈述 近年来，神经机器翻译 (Neural Machine Translation, NMT) 成为自然语言处理技术领域的标杆。然而，尽管神经机器翻译在处理大规模并行语料库任务上的表现已接近人类翻译水平，但其在低资源和新领域的表现仍然不尽如人意。这种不足主要体现在两个方面：模型对领域切换的鲁棒性差以及在目标领域小数据集条件下的适应能力较低。现有研究往往仅解决其中一个问题，比如增强领域切换的鲁棒性或提升对于新领域的适应能力，却缺乏一种能够同时解决这两个关键问题的统一解决方案。 在分析这些问题的背景下，来自University of South Florida的Keyu Chen等学者与Snap Inc.的Di Zh...