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A Study on the Applicability of Zero-Shot Cross-Lingual Transfer Learning for Sentiment Classification in Distant Language Pairs
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内容提要
本研究探讨了XLM-R预训练模型在英语到日语和印尼语的跨语言迁移学习中的适用性。结果表明，该模型在日语数据集上表现最佳，并在其他数据集上也取得了良好效果，验证了多语言模型的有效性。
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关键要点
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本研究探讨了XLM-R预训练模型在英语到日语和印尼语的跨语言迁移学习中的适用性。
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研究结果显示，该模型在日语数据集上表现最佳。
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在印尼语数据集上，XLM-R模型也取得了良好的效果。
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研究验证了多语言模型的有效性，表明可以使用单一模型处理多种语言，而无需为每种语言单独训练模型。
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