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该研究提出了一种用于模拟复杂形态的框架解决方案,通过双层Transformer架构编码形态学信息,并使用多标签多任务训练和基于beam search的解码器提高机器翻译性能。在低资源环境中通过评估多种数据增强技术,提高了翻译性能。在基纳卢旺达语-英语翻译任务中表现有竞争力。

LLM 对复杂的 FST 生成的芬兰语词汇的形态分析

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-11T00:00:00Z
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