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Overcoming Data Scarcity in Generative Language Modeling for Low-Resource Languages: A Systematic Review
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究系统性回顾了生成语言建模中低资源语言的数据稀缺问题，评估了54项研究提出的技术策略，如单语数据增强和多语言训练。发现现有方法主要集中于少数低资源语言，评估方法不一致，并提出了扩展建议以支持更多低资源语言的生成模型构建。
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关键要点
- 本研究系统性回顾了生成语言建模中低资源语言的数据稀缺问题。
- 评估了54项研究中提出的技术策略，包括单语数据增强、反向翻译、多语言训练和提示工程。
- 当前方法主要依赖基于变换器的模型，集中于少数低资源语言。
- 评估方法不一致，提出了拓展这些方法的建议，以支持更多低资源语言的生成模型构建。
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