एक अध्ययन का मूल्यांकन करता है कि सहायक भाषाओं से कम संसाधनों वाली अफ्रीकी भाषाओं में बड़े स्वचलित वक्ता पहचान (ASR) मॉडलों में अंतर-भाषा स्थानांतरण को बढ़ाने के लिए भाषाई संबंधता का लाभ उठाना प्रभावी है या नहीं। शोध ने छह कारकों, दो अफ्रीका-केंद्रित कॉर्पस और चार बड़े ASR मॉडलों को कवर करने वाले एक व्यवस्थित नियंत्रित प्रायोगिक डिज़ाइन के माध्यम से इस फ्रेमवर्क का विस्तार किया है।
- लक्ष्य भाषा के न्यूनतम डेटा दिए जाने पर संबंधित सहायक भाषाओं पर पूर्व-अनुकूलन व्यावहारिक रूप से महत्वपूर्ण स्थानांतरण सुधार नहीं देता है।
- निष्कर्ष संकेत देते हैं कि केवल भाषाई संबंधता बड़े बहुभाषी ASR में अंतर-भाषा स्थानांतरण लाभों की भरोसेमंद रूप से पूर्वानुमान लगाने में विफल रह सकती है।
अतः, यह दृष्टिकोण कम संसाधनों वाली भाषाओं में ऐसे मॉडलों को बढ़ाने के लिए एक प्रभावी रणनीति नहीं बनाता है।
लेखकों का निष्कर्ष है कि हालांकि इस रणनीति ने छोटे ASR मॉडलों में सुधार दिखाए हैं, लेकिन यह बड़े पैमाने पर बहुभाषी प्रणालियों के संदर्भ में भरोसेमंद लाभ प्रदान करने में विफल रहती है।