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TransMI: 创建多语言预训练语言模型的强基线框架，用于音译数据
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于改进的transformer网络结构的多语言模型，用于跨越英语、印地语、孟加拉语、卡纳达语和泰米尔语的Transliteration。该模型在精度方面优于现有模型，Top-1精度得分为80.7％，比最好结果提高了29.5％，语音准确性达到93.5％。
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关键要点
- 本文介绍了一种基于改进的transformer网络结构的多语言模型。
- 该模型用于跨越英语、印地语、孟加拉语、卡纳达语和泰米尔语的Transliteration。
- 模型在精度方面显著优于现有模型，Top-1精度得分为80.7%。
- 该模型的Top-1精度比最好结果提高了29.5%。
- 语音准确性达到93.5%。
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