低资源语言（Low-Resource Languages）是指那些在数字世界中资源相对匮乏的语言，如缺乏大规模文本数据、语音数据集或标注语料库的语言。这些语言在自然语言处理任务中难以高效建模，因为AI模型通常依赖海量数据进行训练和优化，资源稀缺会导致模型性能下降、泛化能力弱，从而限制了其在现实应用中的普及性。
在AI产品开发的实际落地中，处理低资源语言是一个重要挑战，产品经理需要优先考虑语言包容性。通过采用迁移学习技术，利用高资源语言预训练模型并在少量本地数据上微调，或结合数据增强方法如合成语料，开发者可以有效扩展产品支持范围，覆盖更多用户群体，提升全球市场竞争力，同时促进语言多样性保护。
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