低リソース言語向け議論マイニング：クロスリンガルモデルがLLM拡張を凌駕

この研究は、データ不足が課題となるタスク、特に議論マイニングにおいて、クロスリンガルモデルの有効性を強調しています。LLM拡張との比較は、低リソース言語のためのモデル選択に関する貴重な洞察を提供します。

• •低リソース言語のシナリオでは、クロスリンガルモデルの方がLLM拡張よりも効果的である可能性があります。
• •この研究は、英語-ペルシア語の議論マイニングという特定のアプリケーションに焦点を当てています。
• •この研究は、多言語NLPタスクにおけるモデル選択に関する実用的なガイダンスを提供します。