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DunbaaBERT
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UrduBERT为动词区分提供计算证据
研究人员提供了计算证据，支持乌尔都语中主谓动词用法的区分。利用来自UrduBERT、DunbaaBERT和多语言BERT在千余个句子中的上下文嵌入，该研究发现主谓动词形式之间存在显著的表征分离。研究结果表明，虽然谓动词贡献了图式意义，但它们与其主谓动词对应词保留了词汇相关性，为现有的语言学分析提供了支持。
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新的DunbaaBERT模型增强了乌尔都语NLP能力
研究人员推出了DunbaaBERT，这是一系列新的乌尔都语RoBERTa-base模型，旨在解决乌尔都语在NLP任务中探索不足的问题。这些模型在一个包含不同Byte-BPE词汇大小的17GB乌尔都语语料库上进行训练，在与多语言基线模型相比时表现出竞争力，同时提供了有利的效率。值得注意的是，研究发现更大的词汇量并未持续提高下游任务的有效性，其中32k词汇量变体显示出最佳的效率特征。这些模型已根据MIT许可证发布，旨在提供具有紧凑规模的、…