La traduzione automatica per lingue a basso numero di risorse, come l’uiguro, presenta difficoltà significative dovute alla mancanza di corpora paralleli e standard ortografici. Questo limita fortemente l’efficacia dei sistemi NMT tradizionali, che registrano punteggi BLEU molto bassi. Recenti strategie di miglioramento includono l’uso di apprendimento federato, trasferimento multilingue e metodi di espansione del corpus per aumentare la precisione della traduzione.
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