Con el desarrollo de la tecnología de traducción automática, la calidad de la traducción de los idiomas de alta recursos ya ha logrado buenos resultados y se aplica ampliamente en el campo de los servicios lingüísticos y de la educación, pero debido a la falta de datos lingüísticos de los idiomas de recursos bajos, no es suficiente para respaldar el entrenamiento del modelo de traducción automática basado en redes neuronales, la calidad de la traducción no es ideal y sigue enfrentando muchos desafíos. En los últimos años, la traducción automática de idiomas de recursos bajos ha atraído la atención de muchos investigadores nacionales y extranjeros, y se ha convertido en uno de los campos de investigación importantes en el campo de la traducción automática en la actualidad. Este artículo tiene como objetivo hacer un análisis exhaustivo del estado y los métodos de traducción de idiomas de recursos bajos, y señala las posibles tendencias de investigación en el futuro.

Traducción automática de idiomas de recursos bajos; traducción automática con redes neuronales; integración de conocimientos; transferencia de aprendizaje; idioma pivote