低资源语言（Low-Resource Languages，LRLs）是指使用人数较少、语料库较小的语言。这些语言通常在自然语言处理（NLP）领域面临挑战，因为它们的数据稀缺。以下是一些关于低资源语言的信息：

低资源语言的特点

  1. 数据稀缺：与广泛使用的语言相比，低资源语言的数据集通常较小。
  2. 语料库不足：缺乏高质量的语料库，这使得训练和评估模型变得困难。
  3. 语言多样性：低资源语言通常具有独特的语法和词汇。

低资源语言的处理方法

  1. 数据增强：通过数据增强技术，如数据重采样、数据扩充等，来扩大语料库。
  2. 迁移学习：利用在资源丰富的语言上预训练的模型，迁移到低资源语言上。
  3. 多语言模型：构建多语言模型，共享不同语言之间的知识。

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如果您想了解更多关于低资源语言的信息，可以访问我们的低资源语言研究页面。

Low-Resource Languages

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