从LIMA到DeepLIMA：开启互操作性的新路径
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了多语言分析平台在语言支持数量和技术互操作性方面的不足。通过在LIMA框架中集成深度学习文本分析模块和使用标准标注的Universal Dependencies数据集，研究实现了对超过60种语言的新的模型训练，提升了平台的语言支持和互操作性。最重要的发现是，这种新方法为多个技术平台间的相互集成提供了可能性，促进了自然语言处理领域的标准化。
东南亚(SEA)是一个语言多样性和文化多样性丰富的地区，拥有1300多种土著语言和6.71亿人口。SEACrowd提供了一个全面的资源中心，填补了人工智能模型在东南亚语言表示方面的不足。通过SEACrowd基准测试，评估了36种土著语言在13个任务上的人工智能模型的质量，为东南亚的人工智能发展提供了有价值的见解。同时，提出了促进人工智能进展的策略，发挥其在东南亚的潜在效用和资源平等性。
