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IGOT：针对域自适应预训练的信息增益优化分词器
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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
该研究创建了最大的跨语言翻译数据语料库，包含超过450k个样例，覆盖了1.8k种语言。通过预训练和微调模型，证明了跨语言转移对于资源稀缺的语言的有效性。
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关键要点
- 该研究创建了最大的跨语言翻译数据语料库，包含超过450k个样例，覆盖了1.8k种语言。
- 语料库用于跨语言转移和跨语言翻译生成的研究。
- 对语料库进行大规模多语言模型预训练，并对特定语言进行微调。
- 模型在分词数据和大型单语数据集上与最先进的方法相比具有竞争力。
- 在未分词的文本和小型语料库上的形态准确性方面超过SOTA模型高达6.6%。
- 研究证明了跨语言转移对于资源稀缺的语言的有效性。
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