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本文利用mT5和成对迁移矩阵，研究了五种突厥语族语言之间的机器翻译跨语言迁移，发现迁移在紧密相关的语言对之间最强，并且在文字不匹配的设置中，拉丁化有所帮助。
介绍了一个针对严重资源匮乏的Tangkhul-英语语言对的神经机器翻译系统，通过微调ByT5-large和mT5-small模型，在BLEU、chrF++、BERTScore和COMET评分上取得了优异成绩。