크로스-언어 자연어 추론
크로스-언어 자연어 추론(CLNLI)은 자연어 처리 분야에서 중요한 작업으로, 자원이 풍부한 언어(예: 영어)의 데이터와 모델을 활용하여 자원이 부족한 언어의 자연어 추론 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. CLNLI의 목적은 전이 학습과 다국어 표현을 통해 저자원 언어의 의미 이해 및 논리적 추론 성능을 개선하여, 다국어 정보 처리 및 크로스-언어 지식 공유 응용 프로그램의 발전을 촉진하는 것입니다.
크로스-언어 자연어 추론(CLNLI)은 자연어 처리 분야에서 중요한 작업으로, 자원이 풍부한 언어(예: 영어)의 데이터와 모델을 활용하여 자원이 부족한 언어의 자연어 추론 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. CLNLI의 목적은 전이 학습과 다국어 표현을 통해 저자원 언어의 의미 이해 및 논리적 추론 성능을 개선하여, 다국어 정보 처리 및 크로스-언어 지식 공유 응용 프로그램의 발전을 촉진하는 것입니다.