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ACL
通用脚本语言识别
我们提出使用多种实验策略（放大、扁平化和混合脚本）来学习与脚本无关的表示，重点关注四种主要的德拉维达语言（泰米尔语、泰卢固语、卡纳达语和马拉雅拉姆语），发现在下游的不以脚本为依据的语言识别中，词级脚本随机化和暴露于多个脚本书写的语言对于维持
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11 days ago
通过通用依存语法镜头观察德拉维达语系
该研究论文探讨了通用依存分析项目的跨语言一致性依存标注，以及针对达拉维安语系的形态和句法特征如何在通用依存分析框架中进行标注。
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16 days ago
PICT@DravidianLangTech-ACL2022：德拉维达语言的神经机器翻译
本文介绍了关于南印度德拉维达语系机器翻译的研究成果，通过针对五种不同德拉维达语系的机器翻译和使用 Seq2Seq 模型进行训练，我们在其中三项子任务中名列第一，并以 BLEU 分数作为评估指标测试了模型的准确性。
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2 years ago
基于 Transformer 的攻击性语言检测的集成策略
本研究基于 EACL 2021 的一个共享任务，针对低资源语言如泰米尔语的情况，提出了一种差异化的多元化变压器模型探索以及多个模型集成技术，并通过 Tamil，Kannada 和 Malayalam 三种语言的争夺任务，获得了第一或第二的优
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3 years ago
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