本研究提出了一种多步骤提示链方法，以解决大语言模型在低资源领域翻译稀有词汇的挑战，显著提高了翻译的准确性和鲁棒性。

本文介绍了多种子词规则化方法以提高神经机器翻译在低资源领域的鲁棒性，包括“mixout”、BPE-dropout和对抗子单词规范化技术（ADVSR）。这些方法通过随机扰动和多样化分词过程显著提升了翻译质量和模型性能。同时，探讨了阈值词汇裁剪的应用及其对模型性能的影响，发现其可能导致性能下降。

本文探讨了自动语音识别（ASR）中的误差校正（AEC）技术，提出了无监督检测框架UCorrect和基于非自回归的拼写校正模型等多种方法，以解决低资源领域的问题。这些方法显著降低了词语错误率，并在多个基准测试中表现优异。