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Bislama
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墨尔本大学致力于低资源太平洋克里奥尔语翻译
墨尔本大学的研究人员开发了一种太平洋克里奥尔语（包括 Tok Pisin、Bislama 和 Solomon Pijin）的机器翻译系统。他们的方法包括在一个大型、领域不平衡的数据集上进行预训练，然后用领域平衡的混合数据进行微调。他们利用了大型语言模型（LLM）辅助的拼写纠正、回译和来自 Gemini 的蒸馏等技术，以提高在不同领域的性能。在 Bouquet 和新的口语转录文本测试集上，这些模型的 chrF++ 分数比开放基线高出 3 分以上。
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New ASR pipeline Easper aids language documentation via fine-tuning
研究人员开发了Easper，这是一个开源的、无需编码的工作流，旨在帮助语言学家为语言记录微调自动语音识别（ASR）模型。该管道利用云资源和ELAN注释，弥合了野外语言学家经常面临的技术专长差距。研究还探讨了转录优先策略，发现即使在嘈杂的数据中，专注于词汇丰富的叙事和声学-语音重复也能加速模型的准确性改进。