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EMNLP
基于嘈杂词边界的 XLS-R 微调,实现无监督语音分词
利用半监督学习的灵感,我们使用最新的自我监督语音模型通过微调迅速适应新任务,实现在没有文本监督的情况下,将语音句子分割为单词单位的挑战,我们通过微调 XLS-R 模型来预测由顶级语音分割系统(DPDP、VG-HuBERT、GradSeg 和
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9 months ago
几近白板:针对未经分词的文本训练的基于字符级神经语言模型的语言学知识探究
我们进行了一项多语言研究,探讨了在去除单词边界的输入数据上,以字符级语言模型为训练对象的循环神经网络通过基于输入统计量发现有用的语言单位这一更加困难和认知真实的任务的语言学知识编码。结果表明,我们的 “近乎于白板” 的循环神经网络主要能够解
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5 years ago
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