Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 14 сентября 2026 года] Название: ReMova: LMM для перевода на английский язык на белорусский перевод View PDF Abstract: Настоящий документ представляет собой конкретно белорусский трубопровод для очистки данных и уточнения для англо-белорусского машинного перевода. Наша система очистки отличается от других, используя корректировочный инструмент для решения проблемы двух орфографии белорусского языка, шума в данных об обучении, вмешательства с других языков и других проблем неправильного использования, широко распространенных на белорусском языке в Интернете. Совмещенная абстракция нефильтрованных данных о профессиональной подготовке показывает значительные преимущества фильтрации для всех усовершенствованных моделей, при этом модели на основе LLM получают примерно в два раза больше от фильтрации, чем специальная система МТ-конкодераторов, что подтверждает мнение о том, что одним из основных узких мест для белорусского MT является качество данных. Загрузка ссылок и цитат... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps (Литмпапс?) Skite Smart Citations (Каков умный цитаты?) Код, данные и средства массовой информации, связанные с этой статьей альфаXiv (какая буквенная клавиатура?) Катализированный код для документов (что представляет собой катализатор?), Дагшхуб (что есть DagsHub?) Gotit.pub (Кем является ГотитПуб?)…
Ремова: Уточнение МЛМ для перевода на белорусский язык
arXiv: 2609.16427v1 Аннонс Тип: новое резюме. Настоящий документ представляет собой конкретно белорусский трубопровод для очистки данных и уточнения для перевода на английский-белорусский машинный перевод. Наша система очистки отличается от других, используя корректировочный инструмент для решения проблемы двух орфографии белорусского языка, шума в данных об обучении, вмешательства с других языков и других проблем неправильного использования, широко распространенных на белорусском языке в Интернете. Совмещенная абстракция нефильтрованных данных о профессиональной подготовке показывает значительные преимущества фильтрации для всех усовершенствованных моделей, при этом модели на основе LLM получают примерно в два раза больше от фильтрации, чем специальная система МТ-конкодераторов, что подтверждает мнение о том, что одним из основных узких мест для белорусского MT является качество данных.