
제로샷 품사 태깅 모델은 언어 간 관련성이 높고 고품질 데이터 세트를 사용할 때 효과적이며, 특히 데이터가 매우 부족한 언어에 유용한 옵션이 될 수 있습니다.


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현실적인 시나리오에서 제로샷 품사 태깅 레시피는 유용한가?


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Zero-shot POS tagging, while less accurate than models trained on target language data, proves to be a viable option for extremely low-resource languages, especially when utilizing high-quality datasets from closely related languages.


zero-shot-pos-tagging-for-low-resource-languages-an-evaluation-of-dataset-characteristics-and-real-world-usefulness


Zero-Shot POS Tagging for Low-Resource Languages: An Evaluation of Dataset Characteristics and Real-World Usefulness
