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摘要:随着自然语言处理技术的快速发展,跨语言预训练模型为低资源语言处理提供了新的研究途径。然而,现有模型在马来语、豪萨语等低资源语言上的性能仍有待提升,主要受限于训练数据的匮乏和质量不均。特别是在情感分类任务中,传统的全参数微调方法难以充分利用有限训练集中标签之间的关系,导致模型在不同类别上的性能差异显著。(剩余3696字)
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基于对比损失的低资源语言情感分类
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