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Jannis Vamvas

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TOOL · CL_223253 · Aug 28 · 04:00

LLM 翻译不对称提升罗曼什语数据增强效果

研究人员探索了低资源机器翻译的数据增强策略，重点关注罗曼什语及其六种不同的变体。他们发现了一种翻译不对称现象，即大型语言模型（LLM）在翻译成罗曼什语时遇到困难，但在将其翻译成德语时表现良好。这种不对称性使得数据增强的方向至关重要。研究发现，生成合成翻译到资源更丰富的语言（德语）可以产生更优的结果，在资源最少的变体中，比 Gemini 3-Pro 基线高出 23 个 BLEU 分数（用于德语-罗曼什语翻译）。人工评估证实，开发的模型能…