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通过多任务探索意大利语句嵌入性质
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的无监督方法，使用单语数据生成跨语言句子嵌入和合成平行语料库。通过微调预训练的跨语言掩码语言模型，得到多语言句子表示。实验证明，该方法比基准模型改进了22个F1点，并且合成的双语语料库能改善其他语言对的结果。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的无监督方法，使用单语数据生成跨语言句子嵌入。
- 该方法产生了合成平行语料库，并使用预训练的跨语言掩码语言模型进行微调。
- 通过微调，得到了多语言句子表示，并在两个平行语料库挖掘任务上评估了表示的质量。
- 实验结果表明，该方法比基准XLM模型改进了22个F1点。
- 合成的双语语料库能够改善其他语言对的结果。
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