墨尔本大学的研究人员开发了一种太平洋克里奥尔语（包括 Tok Pisin、Bislama 和 Solomon Pijin）的机器翻译系统。他们的方法包括在一个大型、领域不平衡的数据集上进行预训练，然后用领域平衡的混合数据进行微调。他们利用了大型语言模型（LLM）辅助的拼写纠正、回译和来自 Gemini 的蒸馏等技术，以提高在不同领域的性能。在 Bouquet 和新的口语转录文本测试集上，这些模型的 chrF++ 分数比开放基线高出 3 分以上。 AI
影响 推动了对资源匮乏语言的机器翻译能力，可能改善信息获取和沟通。
排序理由 详细介绍低资源语言机器翻译新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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