Исследование оценивает, усиливает ли использование лингвистической родственности кросс-лингвальную передачу от вспомогательных языков к африканским языкам с низким уровнем ресурсности в больших моделях автоматического распознавания речи (ASR). Исследование расширяет эту концепцию через систематический контролируемый экспериментальный дизайн, охватывающий шесть факторов, два корпуса, ориентированных на Африку, и четыре большие модели ASR.
- Предварительная адаптация на родственных вспомогательных языках не дает практически значимых улучшений передачи при минимальном объеме данных целевого языка.
- Результаты указывают на то, что сама по себе лингвистическая родственность может не надежно предсказывать выигрыш в кросс-лингвальной передаче в больших многоязычных ASR.
Следовательно, этот подход не представляет собой эффективную стратегию для расширения таких моделей на языки с низким уровнем ресурсности.
Авторы приходят к выводу, что хотя эта стратегия показала улучшения в малых моделях ASR, она не обеспечивает надежных преимуществ в контексте крупномасштабных многоязычных систем.