A Semantic-Enhanced Multi-Task Framework with Structure-Aware Curriculum Learning for Low-Resource Neural Machine Translation
Questo articolo propone un framework multi-task potenziato semanticamente con apprendimento curricolare consapevole della struttura, sfruttando Qwen2-7B-Instruct e la Semantic Role Labeling generativa per migliorare significativamente le prestazioni della traduzione neurale in contesti a basse risorse, risolvendo il disallineamento semantico e ottimizzando la dinamica di addestramento.