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Armenian
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大型语言模型改进历史亚美尼亚报纸的阅读顺序重建
研究人员开发了一种新颖的方法来重建历史亚美尼亚报纸的阅读顺序，由于其复杂的布局和有限的语言资源，这带来了挑战。他们的方法结合了语义区域检测和生成式大型语言模型，与基线方法相比，错误减少了 76%。该技术旨在加速资源匮乏语言的数据标注，并包括一个专门用于历史亚美尼亚印刷品的 Tesseract OCR 模型。
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大型语言模型量化共时性对语言一致性错误的影响
研究人员调查了形态共时性如何影响不同语言中动词的一致性吸引错误。他们使用大型语言模型来衡量困惑度和注意力熵等处理代理，发现共时性在英语和德语等语言中会加剧这些错误，但在土耳其语或亚美尼亚语中则不会。该研究旨在为语法一致性中的这些跨语言差异提供计算解释。