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English(EN) Domain-specific Pretraining Profile and Transformer Performance: Evidence from Modeling Digital Pragmatics in Arabic-English Code-switching

领域特定预训练提升了Transformer在阿拉伯语-英语语码转换上的性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一项发表在arXiv上的新研究探讨了领域特定预训练对Transformer模型分析阿拉伯语-英语语码转换的影响。研究评估了MARBERT和XLM-RoBERTa（以BERT为基线）在社交媒体语篇中对语用功能进行分类的表现。研究结果表明，在独立测试集上，MARBERT的宏F1得分显著优于XLM-RoBERTa，达到了0.85，而XLM-RoBERTa为0.52。研究得出结论，对于专门的语用任务，领域特定预训练的简介比单独的多语言覆盖对Transformer的性能更为关键。 AI

影响 强调了领域特定预训练对于专门的NLP任务的重要性，可能指导未来针对语码转换的模型开发。

排序理由 学术论文，详细介绍了模型在特定NLP任务上的性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Fahad Al Hussen, King Saud University, Riyadh, Saudi Arabia, Mohammed Q. Shormani, Ibb University, Ibb, Yemen ·

    领域特定预训练简介与Transformer性能：来自阿拉伯语-英语语码转换数字语用学建模的证据

    arXiv:2609.14571v1 Announce Type: new Abstract: This study highlights the role of domain-specific pretraining profile (DSPP) in Transformer performance for modeling digital pragmatics in Arabic-English code-switched discourse. It evaluates MARBERT and XLM-R(oBERTa), with BERT ser…

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