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EMNLP
零资源环境中跨语言序列标注的模型和数据传递
本文通过实验证明使用高容量多语言语言模型应用于零样本(基于模型的跨语言转移)情况下能够比基于数据转移更好地执行跨语言序列标注,这可能是由于语言使用的重要差异所致。
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2 years ago
探索有监督学习和自监督学习之间的协同作用:迈向多语言机器翻译的下一个 1000 种语言
通过混合监督和自我监督目标的方法,实现了覆盖数百种语言的多语言机器翻译模型的构建,该方法可在零资源情况下生成高质量翻译,甚至超过低 - 中资源语言的监督翻译质量。
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2 years ago
自监督语音表示作为无监督声学单词嵌入输入特征的比较
本文研究了零资源语音处理中基于帧级特征的声学词嵌入模型,发现使用自监督预测编码和对应自编码器模型等代替传统的 MFCC 作为输入,可以在英语和 Xitsonga 数据的单词辨别任务中取得更好的效果,并且能跨语种使用。
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4 years ago
多语言神经机器翻译中的零资源翻译
本文提出了一种新颖的微调算法,该算法针对最近引入的多方位、多语言神经机器翻译,该翻译使零资源机器翻译成为可能,并且在与新颖的一对多翻译策略结合使用时,我们在经验上表明,该微调算法使得多方位、多语言模型能够翻译一个零资源语言对,且与单一对神经
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8 years ago
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