抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スロベレン複合機械-人間翻訳超GLUEベンチマークを示した。形態と文法の違いによる翻訳過程と問題について述べた。機械と人間の翻訳訓練セットの違いを考慮して,モノリンガル,交差言語,および多言語の幾つかのモードにおける翻訳データセットを評価した。結果は,モノリンガルSlovene SloBERTaモデルが,大規模多言語および三舌BERTモデルより優れているが,これらはまた,あるタスクに対して良い交差言語性能を示した。スロベレンモデルの性能は最良の英語モデルの背後にある。【JST・京大機械翻訳】