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低资源自动标注的嵌入式翻译
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们研究了在资源稀缺环境中的自动插入式脚注，并通过提取嵌入式翻译信息来增强硬式注意神经模型。我们的模型在插入式脚注任务上超过了现有技术水平，尤其在极度资源稀缺环境中。通过仅使用100个句子进行训练，我们的系统平均改善了9.78个百分点，超过了普通硬式注意基线。这些结果表明翻译信息对提升系统性能至关重要。
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关键要点
- 研究自动插入式脚注在资源稀缺环境中的应用。
- 通过提取嵌入式翻译信息增强硬式注意神经模型。
- 使用大型语言模型（BERT和T5）对翻译进行编码。
- 引入字符级解码器生成插入式脚注输出。
- 在SIGMORPHON 2023共享任务数据集上，模型平均改善了3.97个百分点。
- 在极度资源稀缺环境中，仅使用100个句子训练，模型平均改善了9.78个百分点。
- 翻译信息对提升系统性能至关重要，尤其在有限数据源处理时。
- 研究结果为语言的记载和保护提供了有希望的途径。
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