评估和调整大型语言模型以表示低资源语言中的民间故事

本研究解决了大型语言模型在低资源语言（如爱尔兰语和盖尔语）中表示民间故事的有效性问题。通过提出两个分类任务，研究新方法以提高模型性能，包括将模型调整为处理更长序列及在民间故事领域的持续预训练。研究结果表明，这些调整能显著改善分类表现，尽管与表现出色的基线支持向量机相比仍有待提升。