RESEARCH27
Syntax as a Rosetta Stone: Universal Dependencies for In-Context Coptic Translation
arXiv CS.CL·22. April 2026
Dieses Papier stellt einen neuen In-Context-Lernansatz für die maschinelle Übersetzung aus dem Koptischen ins Englische für ressourcenarme Sprachen vor, der Eingaben mit syntaktischen Informationen aus Universal Dependencies-Parses erweitert. Die Kombination dieser syntaktischen Daten mit wörterbuchbasierten Glossaren erzielt signifikante Leistungssteigerungen und erreicht den aktuellen Stand der Technik.
universal-dependenciesNatural Language Processingmachine translationin-context learningLow-resource languages
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