Sebuah studi mengevaluasi apakah memanfaatkan keterkaitan linguistik meningkatkan transfer lintas-bahasa dari bahasa bantu ke bahasa Afrika berdaya rendah dalam model pengenalan suara otomatis (ASR) multibahasa skala besar. Penelitian ini memperluas kerangka kerja ini melalui desain eksperimen terkontrol sistematis yang mencakup enam faktor, dua korpus berpusat pada Afrika, dan empat model ASR skala besar.
- Pra-adaptasi pada bahasa bantu yang terkait tidak menghasilkan peningkatan transfer yang bermakna secara praktis mengingat data bahasa target yang minimal.
- Temuan tersebut menunjukkan bahwa keterkaitan linguistik saja mungkin tidak dapat memprediksi dengan andal keuntungan transfer lintas-bahasa dalam ASR multibahasa skala besar.
- Akibatnya, pendekatan ini tidak merupakan strategi yang efektif untuk memperluas model semacam itu ke bahasa berdaya rendah.
Para penulis menyimpulkan bahwa meskipun strategi ini telah menunjukkan peningkatan pada model ASR kecil, strategi tersebut gagal memberikan manfaat yang andal dalam konteks sistem multibahasa skala besar.