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LexC-Gen：利用大型语言模型和双语词典为极低资源语言生成数据
利用双语词典从高资源语言的标记任务数据进行逐词翻译，可以解决低资源语言中的数据稀缺问题。然而，双语词典往往与任务数据的词汇重叠有限，导致翻译覆盖率和词典利用率较低。本文提出了一种称为词典条件生成（LexC-Gen）的方法，可以大规模生成低资
PDF4 months ago
一种简单的方法用于数据不平衡、紧密相关的语言对的无监督双语词典归纳
介绍了一种适用于资源匮乏语言的无监督双语词汇表感知方法，该方法仅需要使用高资源语言单语 BERT 进行推理，并在印度次大陆的五种语言中首次发布自动生成的双语词汇表。
PDFa year ago
GreenPLM: 几乎无成本的跨语言预训练语言模型转换
本研究提出了一种基于双语词典的能效框架 GreenPLM，将一种语言模型直接翻译到其他语言，以促进 NLP 研究中所有语言使用者的机会均等和减少能源消耗。18 种语言的验证结果表明，该框架相较其他有高成本的启发式算法的性能优越，并且在低计算
PDF2 years ago
EMNLP使用最优传输通过图匹配进行低资源语言的双语词汇识别
通过最佳运输算法的图匹配方法，我们提高了跨 40 种语言的双语词典识别性能，特别是在低自监督学习量情境下。
PDF2 years ago
词汇资源中词义和定义的单语对齐
本论文探讨词汇数据的对齐问题，在单语词典中寻找最佳对齐的方法。通过人工注释的基准评估不同技术的对齐效果，并在此基础上扩展到翻译推断。该研究可在工具实现中应用。
PDF2 years ago
ACL通过基于词典的适应扩展预训练模型以覆盖数千种更多语言
本文探究了利用双语词典作为文本资源，从而使得多语言预训练模型的性能不再依赖于单一语种下的文本数据，通过不同策略合成文本或标注数据，并与单语文本或平行文本相结合，以提高在三个任务上 19 种欠发达语言的性能，为千余种使用 NLP 技术的欠代表
PDF2 years ago
ACL无监督双语平行语料库构建及词对齐的双语词汇识别
本文提出了一种过程，结合自监督的双文本挖掘与自监督的词对齐，从而产生更高质量的双语词典，进一步地，学习过滤结果的词汇条目，最终模型在 12 种语言对上的 BUCC 2020 共享任务中，比现有技术提高了 14 个 F1 点，同时提供更加可解
PDF4 years ago
无需 (好的) 翻译的跨语言情感分析
本文介绍了一种使用单线性转换来捕捉跨语言情感关系的方法，并演示了如何在非英语环境下应用跨语言情感模型，以实现对英语情感知识的有效利用，从而使得在缺少数据的情况下，以很低的成本分析和提取其他语言的特征成为可能。
PDF7 years ago