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KenLM
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首个英语-Pnar 语言对的机器翻译系统问世
研究人员为英语和 Pnar 语言对开发了首批机器翻译系统，Pnar 是一种南亚语系语言，约有 40 万人使用。研究人员使用 Wyrta 报纸的文章创建了一个包含 10,234 个句子的平行语料库，用于训练基于短语的统计机器翻译模型。性能最佳的系统在 Pnar 到英语的翻译中获得了 14.97 的 BLEU 分数，在英语到 Pnar 的翻译中获得了 11.16 的 BLEU 分数，为这个低资源语言对建立了一个量化基准。
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跨语言迁移学习在低资源ASR方面效果不一
研究人员探索了跨语言迁移学习以改进低资源语言的自动语音识别（ASR）。一项研究成功利用僧伽罗语提升了迪维希语ASR，通过持续预训练和微调实现了12.89%的词错误率（WER）。相比之下，另一项研究发现，对于大规模多语言ASR模型，在相关辅助语言上进行预适应并未显著提升低资源非洲语言的性能，表明在这种情况下，语言相关性本身可能不足够。