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Manoj Balaji Jagadeeshan
Manoj Balaji Jagadeeshan
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新的NLP任务以梵语词汇生成为目标，并提供基准测试
研究人员引入了“接地词汇生成”，这是一项新的NLP任务，专注于从诗节-翻译对中提取梵语短语及其含义。他们开发了一个包含超过31,000个三元组的基准数据集，这些数据来自《罗摩衍那》和《薄伽梵往世书》，并提供了短语恢复和语义一致性的评估指标。使用Gemma和Qwen等各种模型的实验表明，指令微调显著提高了性能，尽管与梵语复合词相关的形态学挑战仍然是一个瓶颈。
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新AI方法聚焦韵律，增强梵语诗歌生成
研究人员开发了Pingala，一种新颖的梵语诗歌生成解码方法，强调韵律和语义连贯性。通过将诗句分割成分组的行并偏好较长的词元，Pingala在保持格律一致性的同时，将语义连贯性提高了10%。该系统还利用了具有语音感知能力的音译方案SLP1，当与Phi-4等指令微调的大型语言模型一起使用时，可将格律对齐度提高46%。