神经网络通常使用一种叫做“注意力机制”的技术来解决机器翻译中的词汇稀缺问题。这种技术可以注意到输入序列中的关键信息，以便更准确地翻译整个句子。在训练神经网络时，我们还可以使用一种叫做“剪枝”的技术来限制模型的复杂度，这有助于减少稀有单词的影响。总的来说，神经网络在处理机器翻译中的词汇稀缺问题方面具有很强的灵活性和适应性。
神经网络如何解决机器翻译中的词汇稀缺问题？
我正在学习神经网络和机器翻译，但目前我不理解的是：神经网络如何解决机器翻译中词汇稀缺问题？我知道在一些语言中，会出现少见词汇导致的歧义，而这会影响翻译的准确性。我很好奇神经网络是如何处理这个问题的，能否分析上下文并预测稀缺词汇的正确翻译？如果有专业人士能够给出解答，我会非常感激！
提问时间：2023-10-14 17:15:34
编辑时间：2023-10-14 17:15:36
提问者：
Silent_Runner
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6回答时间：2023-10-14 17:15:39
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