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混合代碼響應的強響應代碼混合翻譯的生成和聯合學習
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了单语言与混合编码语言之间的翻译问题，提出了多种模型以提高英语与Hinglish的转换效果。使用预训练的mT5和mBART模型表现优异，并通过课程学习提升性能。研究提供了混合语言的平行语料库，验证了模型在情感分析等任务中的有效性，强调了数据增强在低资源环境中的重要性。
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关键要点
- 本研究探讨了单语言与混合编码语言之间的翻译问题，提出了多种模型以提高英语与Hinglish的转换效果。
- 使用预训练的mT5和mBART模型表现优异，并通过课程学习提升性能。
- 研究提供了混合语言的平行语料库，包含13,738个混合使用英语和印地语的句子及其相应英文翻译。
- 模型在情感分析、词性标注、命名实体识别等任务中表现有效，强调了数据增强在低资源环境中的重要性。
- HingBERT模型在实际“Code Mixed”文本训练中表现最佳，显示出较大的性能提升。
❓
延伸问答
研究中使用了哪些模型来提高英语与Hinglish的转换效果？
研究中使用了预训练的mT5和mBART模型来提高英语与Hinglish的转换效果。
混合语言的平行语料库包含多少个句子？
该平行语料库包含13,738个混合使用英语和印地语的句子及其相应英文翻译。
HingBERT模型在研究中表现如何？
HingBERT模型在实际“Code Mixed”文本训练中表现最佳，显示出较大的性能提升。
数据增强在低资源环境中的重要性是什么？
数据增强在低资源环境中能够显著提高模型的性能，尤其是在情感分析等任务中。
研究中提到的课程学习方法有什么作用？
课程学习方法被用来提高语言模型的性能，增强模型在翻译任务中的效果。
该研究如何解决低资源条件下的代码混合翻译问题？
研究通过数据生成和典藏方面的努力，使用现有的机器翻译模型和对齐增强的预训练技术来解决低资源条件下的代码混合翻译问题。
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