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IndicSentEval: A Study on the Effective Encoding of Linguistic Properties by Multilingual Transformer Models in Indic Languages

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内容提要

本研究探讨了多语言变换模型在印度语言中的编码能力，并提出了新基准数据集IndicSentEval。结果表明，专门模型更能捕捉语言特性，而通用模型在干扰下表现更鲁棒。这些发现有助于优化印度语言的自然语言处理任务。

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标签

IndicSentEval encoding models transformer 印度语言 多语言变换模型 编码能力 自然语言处理
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