【摘 要】
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近年来,使用单一模型实现多语言神经机器翻译的方法受到了广泛关注.然而,现有方法多将所有语种语料直接混合作为训练语料,未能利用多种语言之间关联和相似的信息.此外,模型训练涉及语言种类多、数据量大、整体训练难度大、耗时长等问题.针对以上两个问题,文中提出了一种基于语种关联度的课程学习方法来提高多语言神经机器翻译的整体性能和收敛速度.具体来说,提出了两种度量语种关联度的指标:使用奇异向量典型相关分析对不同语言进行排序以及使用余弦相似度对特定语言中的不同句子进行排序.进一步,文中提出以验证集损失为课程替换标准的课
【机 构】
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北京语言大学信息科学学院 北京 100083;中国科学院计算技术研究所 北京 100190;中国科学院大学 北京 100049
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近年来,使用单一模型实现多语言神经机器翻译的方法受到了广泛关注.然而,现有方法多将所有语种语料直接混合作为训练语料,未能利用多种语言之间关联和相似的信息.此外,模型训练涉及语言种类多、数据量大、整体训练难度大、耗时长等问题.针对以上两个问题,文中提出了一种基于语种关联度的课程学习方法来提高多语言神经机器翻译的整体性能和收敛速度.具体来说,提出了两种度量语种关联度的指标:使用奇异向量典型相关分析对不同语言进行排序以及使用余弦相似度对特定语言中的不同句子进行排序.进一步,文中提出以验证集损失为课程替换标准的课程学习策略,使模型训练由整体训练转化为一系列课程上的训练,降低了训练难度.该方法填补了课程学习策略在多语言神经机器翻译领域的空白.文中在平衡和非平衡的IWSLT多语言数据集和Europarl语料库数据集上进行了实验,结果表明,所提方法优于多语言基线翻译系统,最多可使训练时间缩短64％.
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内卷是指没有发展的增长,取决于系统的自我锁定、系统内部的路径依赖、资源的大量涌入等因素.依据这些条件考察可知,我国职业教育整体上并未进入内卷状态,但在局部存在相对过密的现象,造成了职业教育同质化、低质量的增长.应该考虑通过分布式发展,推进职业教育资源向产业“末梢神经”渗透,通过产教融合、教城融合打破职业教育内卷路径.
当前,职业本科教育正处于开新局、起好步的重要阶段,在办学方向、专业建设、人才培养等基本问题上亟待强化政策引导.笔者结合南京工业职业技术大学(以下简称南工)职业本科教育试点实践,简要谈一些职业本科教育专业建设的初步探索,以及聚焦“高端产业”和“产业高端”布局职业本科教育专业的思路与方向.
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农民职业教育作为支撑乡村振兴的重要力量,在促进农民自我实现与农村农业产业良性发展等方面发挥着至关重要的作用.然而,我国农民职业教育依然面临着教育理念陈旧、农民认知不足、资源配备失衡、监管力度不够及支持政策体系不完善等现实困境.为此,应以乡村振兴战略深入实施为指引,通过创新职业教育思想观念、优化资源配置、完善农民职业教育培训体系、强化监管力度及完善配套支持政策等措施破解农民职业教育现实困境,推进农民职业教育更好地服务乡村振兴战略向纵深发展.
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职业教育内卷是指职业教育发展到一定程度,出现的发展停滞、突破乏术、无以为进的现象.从人性的弱点、创新的缺失和哲学原理阐释三个视角审思了职业教育内卷的机理,基于分门别类认知事物、明确概念外延的方法,将其划分为质量内卷、折腾内卷、漂移内卷和创新内卷,并提出了学习赋能突破、问题机遇突破、韧性坚守突破、创新发展突破的治理之道.
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