摘要
针对人工智能(AI)技术框架在外语实验室应用中存在的适配性不足、技术选型缺乏标准等问题,本文通过分析机器学习、深度学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉四大技术框架的核心特性,结合外语实验室的设备需求与教学场景特征,实证评估了各框架在精度、成本、隐私等维度的适配性。结果表明:多模态融合框架能显著提升语言交互的训练效率,而轻量化机器学习更适合资源受限场景,深度学习框架可促进识别精度的突破性提升,NLP技术能为翻译和智能对话提供强大助力,计算机视觉可成为英语口语情感表达的关键增量。本文可为外语实验室的智能化升级提供技术选型依据与部署策略。
出处
《信息记录材料》
2026年第1期53-55,82,共4页
Information Recording Materials
基金
2023年重庆市高等教育教学改革研究项目(233300)
四川外国语大学教学改革研究项目(JY2380209)。
