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跨语言迁移中多源语言训练的分析
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过机器翻译和多语言模型进行跨语言转移，特别是对低资源语言的翻译，往返翻译和添加高资源语言的翻译可提高效果。针对不受机器翻译系统支持的语言，提出了有效的基于翻译的跨语言转移策略。使用目标语言校验数据进行模型选择更好。希望促进可靠的基准线方法在跨语言转移研究中的应用。
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关键要点
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机器翻译和多语言模型在低资源语言的跨语言转移中比零样本方法更有效。
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往返翻译和高资源语言的可靠翻译可以提高训练数据的效果。
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提出了一种针对不受机器翻译系统支持语言的有效跨语言转移策略。
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使用目标语言校验数据进行模型选择优于使用源语言数据。
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研究结果旨在促进跨语言转移研究中更可靠的基于翻译的基准线方法的应用。
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