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语言模型的词汇扩展和初始化方法的实证比较
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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
该论文介绍了一种改进语言模型在其他语言上表现的方法，通过扩展标记器、初始化新词汇对应的嵌入，并使用基于凸包的初始化方法。实验结果显示，该方法在多语言环境下与其他复杂方法相媲美，证明即使使用简单的初始化方法，也能实现高效的大规模多语言持续预训练。
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关键要点
- 该论文介绍了一种改进语言模型在其他语言上表现的方法。
- 方法包括扩展标记器、初始化新词汇对应的嵌入。
- 使用基于凸包的初始化方法（Constrained Word2Vec）。
- 实验结果显示该方法在多语言环境下与其他复杂方法相媲美。
- 证明即使使用简单的初始化方法，也能实现高效的大规模多语言持续预训练。
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