MaiNLP 在 SemEval-2024 任务 1 中的表现：跨语言文本相关性中的源语言选择分析

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本文介绍了我们为 SemEval-2024 任务 1 所开发的系统：语义文本相关性（STR），在 Track C：跨语言下。该任务的目标是在没有直接监督（即零 - shot 跨语言转移）的情况下，检测给定目标语言中两个句子的语义相关性。为此，我们关注两个不同预训练语言模型：XLM-R 和 Furina...

本文介绍了为SemEval-2024任务1开发的语义文本相关性系统，通过实验研究了不同预训练语言模型和源语言选择策略的影响。在C8测试集中获得第一名。

C8测试集 SemEval-2024 源语言选择策略 语义文本相关性系统 预训练语言模型
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