研究人员推出了一种新颖的数据增强技术XITE，旨在提高多语言语言模型的跨语言迁移能力。该方法利用嵌入相似性，将高资源语言（如英语）的标签识别并适配到低资源语言。通过对源嵌入和目标嵌入进行插值，并进一步利用线性判别分析增强性能，XITE在情感分析和自然语言推理等多种语言任务中均取得了显著的提升。 AI
影响 增强了多语言模型的跨语言迁移能力，有望提高在低资源语言上的性能。
排序理由 这是一篇详细介绍一种改进语言模型性能的新技术的学术论文。
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arXiv:2604.23589v1 Announce Type: new Abstract: Facilitating cross-lingual transfer in multilingual language models remains a critical challenge. Towards this goal, we propose an embedding-based data augmentation technique called XITE. We start with unlabeled text from a low-reso…