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分析语言相似性对跨语言迁移的影响：任务和输入表示的重要性
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
跨语言迁移是一种提升低资源环境下NLP任务训练数据的方法。本文分析了263种语言在词性标注、依存解析和主题分类等任务中的迁移情况，发现语言相似性对迁移性能的影响受任务、输入表示和相似性定义等因素的制约。
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关键要点
- 跨语言迁移是一种在低资源环境下提升NLP任务训练数据的方法。
- 目前尚不清楚如何选择最佳的跨语言数据。
- 以往研究通常集中在少数语言和单一任务上。
- 本文分析了263种语言的跨语言迁移情况，涵盖多种语言家族。
- 分析了三种流行的NLP任务：词性标注、依存解析和主题分类。
- 语言相似性对迁移性能的影响受任务、输入表示和相似性定义等因素的制约。
❓
延伸问答
什么是跨语言迁移？
跨语言迁移是一种在低资源环境下提升NLP任务训练数据的方法。
本文分析了多少种语言的跨语言迁移情况？
本文分析了263种语言的跨语言迁移情况。
语言相似性如何影响迁移性能？
语言相似性对迁移性能的影响受任务、输入表示和相似性定义等因素的制约。
研究中涉及了哪些NLP任务？
研究中涉及了词性标注、依存解析和主题分类三种NLP任务。
以往的研究通常集中在哪些方面？
以往研究通常集中在少数语言和单一任务上。
选择最佳跨语言数据的策略是什么？
目前尚不清楚如何选择最佳的跨语言数据。
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