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ERAS：评估中文自然语言处理模型对形态学路径错误的鲁棒性
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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
本文介绍了一种通过高资源单语言模型翻译来改进词素分析的方法。该字符级序列到序列模型在无资源情况下表现良好，但在高资源环境中结果不稳定。然而，在资源极少时显示出潜力。
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关键要点
- 标准词素分析是将单词分析为其组成形态素的过程。
- 本文提出了一种利用高资源单语言模型的翻译来改善标准分词任务的方法。
- 该方法在无资源情况下超越了基准效果。
- 在高资源环境中，模型结果不稳定，仍需进一步研究。
- 在资源极度有限的情况下，模型展现出希望。
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