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Inherent Rewards of Multilingual Large Language Models for In-Language Time-Sensitive Semantic Alignment to Support Low-Resource Languages
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内容提要
本研究探讨了资源丰富语言与低资源语言之间的标注资源差异，提出了mTEMPREASON数据集和跨语言时间敏感语义对齐(CLITSSA)方法，显著提升了低资源语言的时间推理能力。实验结果显示，CLiTSSA在罗马尼亚语、德语和法语的时间任务中优于现有基准。
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关键要点
- 本研究探讨了资源丰富语言与低资源语言之间的标注资源差异。
- 提出了mTEMPREASON数据集和跨语言时间敏感语义对齐(CLITSSA)方法。
- CLITSSA显著提升了低资源语言的时间推理能力。
- 实验结果显示，CLITSSA在罗马尼亚语、德语和法语的时间任务中优于现有基准。
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