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M2M100
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新基准和语料库推动古希腊语到现代希腊语的翻译
研究人员开发了一个新的古希腊语到现代希腊语翻译基准和数据集，这项任务以前因缺乏平行数据而受到阻碍。AG-MG平行语料库包含超过132,000个句子对，是通过一个涉及网络抓取、先进对齐技术以及使用Gemini 2.5 Flash进行的大型语言模型错误纠正的新颖流程创建的。实验表明，微调Llama-Krikri-8B和M2M100等模型可显著提高翻译质量，最佳模型的BLEU得分达到13.16。
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新模型通过纠正书写异常来改进 Hausa 自然语言处理
研究人员开发了一种自动纠正 Hausa 文本中书写异常的方法，例如字符替换和间距错误，这些异常经常阻碍自然语言处理应用。他们创建了一个包含超过 400,000 个噪声-干净 Hausa 句子对的数据集，并对包括 M2M100 和 AfriTeVA 在内的各种基于 Transformer 的模型进行了微调。实验表明，M2M100 等模型取得了最先进的结果，证明纠错显著提高了低资源语言的文本分类和机器翻译等下游任务。