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该论文介绍了拉丁语 Modern BERT(LAMB),这是一种基于 ModernBERT 的编码器,采用融入形态学信息的掩码策略,在超过 740 亿个拉丁语词元上进行预训练;同时还介绍了两个新的拉丁语语料库(Acervus 和 Corpus Trinum),并表明该模型在 17 项基准子任务中的 16 项上优于 15 种现有编码器。
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