【摘 要】
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[目的]本研究旨在解决多语言模型在处理新语种任务时由于灾难性遗忘导致的性能下降问题。[方法]提出一种基于持续学习的多语言情感分析模型mLMs-EWC，将持续学习思想融入多语言模型中，使模型能够在学习新语种特征的同时，保留已学习到的旧语种语言特征。[结果]在三种语言的持续情感分析实验中发现，mLMs-EWC模型的性能在法语和英语任务中相比Multi-BERT模型高出约5.2%和4.5%。此外，实验还
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项基金项目（项目编号：2022JJ006）的研究成果之一；
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[目的]本研究旨在解决多语言模型在处理新语种任务时由于灾难性遗忘导致的性能下降问题。[方法]提出一种基于持续学习的多语言情感分析模型mLMs-EWC，将持续学习思想融入多语言模型中，使模型能够在学习新语种特征的同时，保留已学习到的旧语种语言特征。[结果]在三种语言的持续情感分析实验中发现，mLMs-EWC模型的性能在法语和英语任务中相比Multi-BERT模型高出约5.2%和4.5%。此外，实验还在轻量化的蒸馏模型上评估了mLMs-EWC模型，结果显示在英语任务上的提升率高达24.7%。[局限]本研究聚焦于三种广泛使用的语言，对其他语言的泛化能力还需进一步验证。[结论]该模型能够在多语言情感分析任务中减轻灾难性遗忘，并在多语种数据集上实现持续学习。代码发布在https://github.com/flutter85/mLMs-EWC/tree/master上。
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