基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型

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摘要： 针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低， 导致跨语言上下文学习能力不足， 进而产生语言偏差的问题， 提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型. 该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语， 形成重构的预训练文本对， 并利用上述文本对对多语言大模型mBERT（（剩余14136字）

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