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Pint
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新的PINT方法从语音中提取不变的语言内容
研究人员开发了一种名为PINT（并行不变标记化）的新方法，通过关注不同话语中保持一致的语言内容来改进语音标记化。该技术对自监督学习模型进行微调，以提取共享的语义信息，减少说话人身份、韵律和声道条件的影响。实验表明，说话人探测准确率和ABX错误率显著降低，表明PINT能有效捕获不变的语言内容，从而实现更高效的学习和音频编解码器等应用。
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新框架TOTEN改进了技术符号的标记化
研究人员开发了TOTEN，一个基于知识的本体标记化框架，旨在改进巴西葡萄牙语中技术符号的语义理解。与传统的字节对编码不同，TOTEN使用工程实体的形式本体来分类和表示物理量、单位和表达式。评估表明，TOTEN在本体原子性和数值重构方面显著优于最先进的基线，证明了其鲁棒性和准确性。