1. 数据增强技术：通过对原始数据进行随机变换、添加噪声、回译等操作，丰富数据多样性，使模型学习到更多语言变化和表达方式，从而提高翻译性能。
2. 模型超参数调整：不断试验和优化学习率、层数、神经元数量等超参数，找到最适合特定翻译任务的模型配置，提升翻译效果。
3. 融合多模态信息：结合图像、音频等多模态数据为翻译提供额外语境和线索，例如在翻译与图像相关文本时，结合图像内容更准确理解和翻译词汇及描述；同时利用知识图谱和语义网络等知识资源，补充语言中的语义关系和背景知识，提升翻译准确性和逻辑性。
4. 与领域专家和语言学者合作：他们的专业知识和经验能为模型训练和优化提供指导，帮助解决语言中的复杂问题。例如在处理特定文化背景、习惯用语和隐喻等需要深入文化理解的内容时，专家可提供专业意见。
5. 持续评估和改进：通过与人工翻译对比评估，收集用户反馈，及时发现翻译中存在的问题，并针对性地进行改进和优化。
6. 混合翻译方法：将人工智能翻译与人工完善相结合，例如神经机器翻译（NMT）使用深度学习算法提高翻译质量，在理解上下文方面表现出色，可实现更细致入微的翻译。NMT与专家人工审稿结合，可实现速度与精度的双赢，人工智能快速处理能力确保快速周转，人工译员提供必要监督，捕捉机器可能忽略的细微差别和文化差异。
