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SIB 2006. Abstracts of the 51st National Congress of the Italian Society of Biochemistry and Molecular Biology, Riccione, Italy, 28-30 September 2006
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新的 E-Value 路由器优化文本分类中的多语言文档翻译
研究人员开发了一种新颖的语言级路由器，它使用成对的 e-过程来确定何时翻译多语言文档以进行文本分类。该方法持续比较直接分类与辅助翻译分类，以做出统计控制的路由决策。该系统在 SIB-200 和 MASSIVE 数据集上，通过针对各种语言和地区进行特定翻译选择，展示了在未见数据准确性方面的改进。
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小型语言模型通过选择性翻译改进多语言文本分类
研究人员开发了一种用于多语言短文本分类的成本效益路由管道，该管道利用小型语言模型。该管道在分类前选择性地将低资源语言翻译成英语，旨在提高性能，而无需进行特定任务的微调。在 SIB-200 和 MASSIVE 两个基准上的评估表明，这种选择性翻译方法显著提高了较弱语言的 Macro-F1 分数，尽管最佳策略因任务而异。