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原住民语言翻译平行语料库：西班牙语 - 马薩特克语和西班牙语 - 米克斯特克语
本研究构建了一个西班牙 - 马薩泰克語和西班牙 - 米斯捷克語的平行语料库，通过在预训练的多语言机器翻译模型上，进行微调 Fine-Tune，实现文本翻译任务，对所构建的数据集进行了评估，结果表明此方法特别适用于低语料资源的情况，对于使用少
PDFa year ago
STAR: 利用大语言模型生成结构化文本数据增强低资源事件抽取
使用大型语言模型，提出 STAR 数据生成方法用于改善低资源事件抽取表现，数据生成比人工标注更有效。
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塞尔维亚语自然语言处理的资源和方法调查
本文评述十二百万使用者的塞尔维亚语在自然语言处理中遇到的低语言资源和多屈折形式的困难，以及过去三十年来发展的从语料库到不同任务的标注，各种方法和模型。
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基于词典短语级别的大语言模型提示用于机器翻译
本研究通过利用双语词典的先验知识提供提示，提出了一种新的 DiPMT 方法，可以有效解决 LLM 在低资源机器翻译和领域转移情况下难以翻译生僻词的问题，并且实验结果表明 DiPMT 能够提高 LLM 的翻译性能。
PDFa year ago
基于上下文学习的低资源作者风格转移
本文提出了一种名为 STYLL 的方法，能够在 Reddit 上只有少量目标作者的样式的情况下进行低资源的作者风格转移任务，并通过作者风格表示嵌入和自动评估方法在该任务上优于 STRAP 和其他基线方法。
PDF2 years ago
EMNLP面向斯拉南东戈语的通用机器翻译系统
本研究在于创建一种通用的机器翻译系统以翻译 Surinam 的一种低资源克里奥尔语 ——Sranantongo。为了便于这项研究，我们引入了 SRNcorpus，这是一个由双语荷兰语（nl）和单语 Srn 数据并集组成的语料库，并对多种机器
PDF2 years ago
EMNLPConsistTL：低资源神经机器翻译中的迁移学习一致性建模
该研究提出了一种新的 NMT 深度学习新的转移学习方法，ConsistTL，它可以在子模型的训练过程中持续地从父模型中传输知识。该方法的实验结果表明，在五个低资源语言翻译任务中，ConsistTL 相对于现有的强转移基线取得了显著的改善。
PDF2 years ago
基于多模态概率融合激励的少样本多模态情感分析
本研究提出多模态概率融合提示方法，结合语言模型提示和多模态提示提供不同的提示信号，以提高少样本情感分析中的准确性。实验结果表明该方法在三个数据集上均有效。
PDF2 years ago
MM一般低资源信息提取的渐变模仿强化学习
本文研究了利用低资源信息抽取（LRIE）的方法，实现从未标注数据中学习信息抽取任务。我们提出了一种名为 Gradient Imitation Reinforcement Learning（GIRL)）的方法，使用强化学习方法来鼓励伪标签数据
PDF2 years ago
EMNLPCOMET-QE 与主动学习在低资源机器翻译中的应用
本文研究了如何在资源稀缺情况下通过使用 COMET-QE 评估指标来选择句子用于低资源语言神经机器翻译，实验证明 COMET-QE 在句子选择方面比 RTTL 和随机选择句子等其他方法表现更好，可提高翻译结果的 BLEU 分数，并且在非常低
PDF2 years ago
爱丁堡大学 WMT22 杂语共享任务的提交（MixMT）
该研究旨在解决低资源条件下代码混合翻译的问题，在数据生成和典藏方面投入了大量精力，通过限制解码效果得出最佳翻译结果，使用现有的机器翻译模型和对齐增强的预训练技术进行探索，最终实现了对应子任务最佳表现。
PDF2 years ago
COLINGSTAD: 用于低资源关系抽取的含歧义数据自训练
本文提出了一种名为 STAD 的简单而有效的自助式训练方法，用于低资源关系提取，该方法利用模糊但有用的实例，并针对模棱两可的实例将关系划分为候选标签集合和负标签集合，并最终在所有数据上建立最终的关系提取系统。实验结果表明，与几个竞争自训练系
PDF2 years ago
通过错排阅读理解实现无需触发词的事件检测
本文提出了一种基于 Derangement 机制的机器阅读理解框架的无触发词事件检测方法，通过与所有事件类型 token 进行拼接并设计简单而有效的事件混淆模块来解决多标记分类、线索不足和事件分布不均衡等挑战。实验结果表明，该模型表现出色，
PDF2 years ago
DICE: 用生成模型实现高效数据临床事件抽取
通过引入 DICE，一种强大而高效的、面向临床文本的、用于事件抽取的生成模型，结合领域专家提供的描述来提高在低资源情况下的性能，该模型通过学习辅助提及标识任务来定位和绑定生物医学提及，并将其作为触发器和参数候选人引入相应的任务中，结果表明
PDF2 years ago
低资源口语理解的瓶颈低秩变换器
本文介绍了如何使用变形器结构并应用群稀疏技术实现拥有较高精度、更小规模 SLU 模型的生成，从而避免使用预先训练的参数较多的大型模型。
PDF2 years ago
低资源口语理解元辅助学习
本论文提出了一种基于元辅助学习的 ASR 和 NLU 联合训练方法，通过利用丰富的语音手动转录数据来提高低资源 SLU 任务的性能，无需访问任何语义注释，该算法的效率在公共 CATSLU 数据集上得到了证明。
PDF2 years ago
JU_NLP 在 HinglishEval 的表现：对低资源代码混合的 Hinglish 文本的质量评估
本文介绍了一种基于 Bi-LSTM 的神经网络模型，用于预测合成 Hinglish 数据集的平均评分得分和不一致性得分，并在 INLG 2022 代表的 Generation Challenge 中达到了 F1 得分为 0.11 和平均平方
PDF2 years ago
PreCogIIITH 在 HinglishEval 的表现：利用代码混合指标和语言模型嵌入估计代码混合的质量
本文研究语言混合的机器生成问题，在低资源情况下基于评价因素预测合成质量，以应对数据扩充的需求。
PDF2 years ago
一种多级有监督对比学习框架用于低资源自然语言推断
本文提出了一种多级有监督对比学习框架 MultiSCL，该框架使用句子级和对级对比学习目标，在低资源自然语言推理任务中区分不同分类的句对。MultiSCL 采用数据增强模块和交叉注意力模块来获取对级表示，经实验证明，在低资源设置中，Mult
PDF2 years ago
ACL跨语言屈折变形作为分析的数据增广方法
提出一种基于形态学的低资源依存解析方法，在目标低资源语言中训练形态变化器，并将其应用于相关的富资源树库以创建类似于目标低资源语言的跨语言折叠树库。使用这样的折叠树库在零（在折叠的树库上训练）和少量样本（在折叠和目标语言树库上训练）设置中训练
PDF2 years ago