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BERTurk
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LLMs 在土耳其成语分类中表现出提示敏感性
研究人员调查了上下文学习在土耳其成语轻动词结构（LVCs）分类中的有效性。他们将监督式BERTurk基线与使用零样本、单样本和少样本提示的指令微调大型语言模型（LLMs）进行了比较。虽然LLMs在零样本LVC召回率方面遇到困难，但精心设计的演示的少样本提示提高了性能，其中GPT-OSS-20B和Qwen 2.5-14B表现出稳健的结果，与监督基线相当或超过了它。
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新的SindBERT模型提升了土耳其自然语言处理能力
研究人员开发了SindBERT，一个专门针对土耳其语的新型大规模RoBERTa语言模型。SindBERT在超过300 GB的土耳其语文本上进行了训练，有base和large两种配置，是该语言首个此类编码器模型。在各种自然语言处理任务上的评估显示出具有竞争力的性能，尽管large版本并未持续优于更小、更精选的模型，这表明语料库质量对于形态丰富的语言至关重要。