Компьютерная наука > Расчет и язык [представлен 16 июля 2026 года (v1), последний раз пересмотрен 23 октября 2026 (эта версия, v4)] Название: Expanding the Lexicon of Ge'es from Amerginal Languages: A Сравнительное исследование амхарских и тигринийских версий PDF Abstract: Multilitary languture preded langage models, такие как XLM-R, хорошо подходят для основных языков, но борются с низкоресурсными языками Геэсс - Скрипты главным образом потому, что латинско-центрические символизаторы делят свои слова на многие подслова. Мы введём VEXMLM, расширенный вариант XLM-R для амхарских и тигриний. Мы тренируем символизаторы на моноязычном языке Corpora, расширяем словарь XLM-R с 30 кусков стриптизершных слов и инициализуем каждое новое встроенное со средними значениями заранее подготовленных принадлежностей. VEXMLM проходит двухэтапную подготовку: 1) по-прежнему скрытная языковая модель моноязычной корпорации и 2) надзор за доработкой ответов на вопросы и присвоением имени образования (Амхарская и Тигринья), а также анализ настроений (амхарич). VEXMLM снижает показатель фертильности символизаторов ниже показателя XLM-R и Glot500 на обоих языках: 28,0% (Амхарский) и 45,9% (Тигринья) по отношению к XLМ-Р. Вниз по течению он скромно улучшает распознавание объекта над XLM-R, опускается ниже XLМ-R на вопросы добывающей промышленности и сопоставима с анализом настроений. Абляция на Tigriniya NER показывает, что только расширение словаря снижает точность вневикабулийских слов (слова,…
Расширение лексикона на африканских языках: сравнительное исследование амхарских и тигринийских языков
arXiv: 2607.15209v4 Annuate Type: заменить резюме: Многоязычные модели языка, подготовленные до подготовки, такие как XLM-R, хорошо работают для основных языков, но борются с низкоресурсными языками Ge'es-class, в основном потому что латинско-специализированные символики делят свои слова на многие подсловия. Мы введём VEXMLM, расширенный вариант XLM-R для амхарских и тигриний. Мы тренируем символизаторы на моноязычном языке Corpora, расширяем словарь XLM-R с 30 кусков стриптизершных слов и инициализуем каждое новое встроенное со средними значениями заранее подготовленных принадлежностей. VEXMLM проходит двухэтапную подготовку: 1) по-прежнему скрытная языковая модель моноязычной корпорации и 2) надзор за доработкой ответов на вопросы и присвоением имени образования (Амхарская и Тигринья), а также анализ настроений (амхарич). VEXMLM снижает показатель фертильности символизаторов ниже показателя XLM-R и Glot500 на обоих языках: 28,0% (Амхарский) и 45,9% (Тигринья) по отношению к XLМ-Р. Вниз по течению, он скромно улучшается