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I$^2$KD-SLU：一种用于零样本跨语言口语语言理解的内外知识蒸馏框架
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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
本文介绍了一种名为CLKD的方法，使用英文AS2模型进行跨语言知识蒸馏，可用于训练低资源语言的AS2模型。CLKD方法在不用标注数据的情况下，可与使用相同数量标注数据的监督微调方法相媲美，具有潜力为低资源语言提供更强大的AS2模型。
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关键要点
- 提出了一种名为跨语言知识蒸馏（CLKD）的方法。
- CLKD方法使用英文AS2模型作为老师进行知识蒸馏。
- 该方法适用于标注数据有限的低资源语言的AS2模型训练。
- 实证研究使用了两个多语言数据集进行验证。
- CLKD方法在无需标注数据的情况下，效果可与监督微调方法相媲美。
- CLKD方法有潜力为低资源语言提供更强大的AS2模型。
- 这两个多语言数据集能够促进AS2领域的更广泛研究。
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