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构建和扩展印尼本地语言的低资源和代表性平行数据集
介绍了 Bhinneka Korpus 这一多语种并行语料库，以增强印度尼西亚当地语言资源的获取和利用，并通过 IBM 模型 1 实验表明该语料库在进一步发展低资源语言的高级 NLP 技术和多语种翻译模型方面显示出良好的性能。
PDF3 months ago
NusaBERT: 将 IndoBERT 教成多语言和多文化
NusaBERT 是一种基于 IndoBERT 的模型，通过词汇扩展和多样化的多语种语料库，解决了印度尼西亚多语种和方言的自然语言理解问题，取得了最先进的成果，为研究少数语言奠定了基础。
PDF4 months ago
ACL在印度尼西亚的低资源本地语言上复制性评测神经机器翻译 (NMT)
通过对印尼四种资源匮乏的本土语言：爪哇语、巽他语、民丹・卡巴乌语和巴厘语的神经机器翻译系统进行全面分析，本研究揭示了适用于资源匮乏语言翻译的实用策略，展示了实现竞争性翻译品质的神经机器翻译系统，对类似背景的研究者提供了有价值的指导。
PDF8 months ago
NusaX：10 种印度尼西亚本地语言的多语言并行情感数据集
本文介绍了针对印度尼西亚低资源语言的第一次并行资源开发，包括数据集、多任务基准、词汇表和印度尼西亚 - 英文平行数据集，并描述了创建这些资源的挑战。该研究的目的是激发有关印度尼西亚和其他代表性不足语言的自然语言处理研究。
PDF2 years ago
ACL一个国家，700 + 种语言：印度尼西亚少数语言与方言的 NLP 挑战
该研究提供了关于印度尼西亚 700 多种语言的 NLP 研究现状的概述，突出了印尼 NLP 面临的挑战以及这些挑战如何影响当前 NLP 系统的性能。最后，我们提供一些推荐来发展印尼和其他语言的 NLP 技术。
PDF2 years ago
EMNLPIndoNLG: 评估印尼语自然语言生成的基准和资源
IndoNLG 是一个基于印度尼西亚，印尼语，爪哇语和巽他语的自然语言生成基准的研究，它通过 Indo4B-Plus 数据的预处理，使用 IndoBART 和 IndoGPT 进行预训练，展示了在低资源语言下更为高效的训练和推断。
PDF3 years ago
利用卫星图像上深度学习技术对印度尼西亚森林砍伐驱动因素进行分类
使用卫星图像通过深度学习模型 ForestNet 对印度尼西亚的森林砍伐进行驱动程序分类，支持自动化的森林砍伐驱动程序分类的未来研究。
PDF4 years ago
恐怖活动的自激励障碍模型
通过研究 1994 年至 2007 年印度尼西亚的恐怖袭击次数，建立出具有自激性质的恐怖活动预测模型，使用 shot noise 过程估计未来袭击的概率，并采用障碍模型来共同建模攻击日的概率和相应的攻击次数，发现由于没有攻击日次数的过多而出
PDF12 years ago