一篇新论文认为，低资源自然语言处理（NLP）需要跨语言迁移和特定语言开发的结合。虽然跨语言迁移可以利用高资源语言的数据来提高性能，但其有效性受到目标语言高质量数据可用性的限制。研究表明，特定语言的努力，尽管规模通常有限，但在跨语言框架内整合时最为有效。该论文为在可持续的低资源自然语言处理（NLP）流程中平衡这两种方法提供了指导。 AI
影响 为提高代表性不足的语言的自然语言处理（NLP）能力提供了一个框架，有可能扩大人工智能的可及性。
排序理由 学术论文，详细介绍了自然语言处理（NLP）的研究发现和实践指南。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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