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IndicBERTv2
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新的基准测试destroR测试并防御孟加拉语NLP模型免受攻击
研究人员推出destroR，这是一个旨在评估和增强孟加拉语迁移模型对抗鲁棒性的新流程。该系统包括三种新颖的保持意义的攻击方法：释义攻击、回译攻击和独热词替换攻击。这些攻击旨在扰乱输入，同时保持语义保真度和流畅性，从而测试模型的弹性。随附的基准测试评估了包括BanglaBERT和XLM-RoBERTa在内的五个迁移模型，针对这些攻击和其他基线攻击，结果显示词替换攻击比语义受限的攻击更有效。对抗训练被发现可以提高所有测试模型的鲁棒性，其中…
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研究人员创建Naamah，一个使用LLM的大型合成梵语NER数据集
研究人员开发了Naamah，一个包含超过10万个梵语句子的大型合成数据集，旨在改进古典梵语文学的命名实体识别（NER）。该数据集通过从DBpedia提取实体并结合一个240亿参数的混合推理模型生成。Naamah旨在克服标注资源稀缺的问题，并用于对XLM RoBERTa和IndicBERTv2 Transformer架构进行基准测试。