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Pnar
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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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新型多语言模型NE-BERT助力九种东北印度语言的NLP发展
研究人员开发了NE-BERT，这是一种专为九种代表性不足的东北印度语言设计的新型多语言语言模型。该模型在约830万个句子上进行了训练，在这些低资源语言的困惑度和分词方面，其性能显著优于IndicBERT-V2和MuRIL等现有模型。NE-BERT通过积极的上采样解决了词汇碎片化问题，并在词性标注等下游任务中展示了实际效用，其代码和数据已发布，以促进进一步的NLP研究和数字包容性。