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Nevidu Jayatilleke
Nevidu Jayatilleke
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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。
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新的僧伽罗语 OCR 数据集和模型达到最先进性能
研究人员开发了一个新的数据集 sinhala-ocr-lk-acts-1010，以改进僧伽罗语的光学字符识别 (OCR)。僧伽罗语是斯里兰卡约 1600 万人使用的语言。该数据集包含 1010 页图像及其转录文本，来源是跨越二十年的斯里兰卡立法法案。实验对包括 DeepSeek-OCR V1、DeepSeek-OCR V2 和 LightOnOCR-2-1B 在内的三个深度学习模型进行了微调，结果表明 LightOnOCR-2-1B …