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使用深度学习对非正式马来语推文进行情感分析
Twitter 是一个在线微博和社交网络平台，用户可以撰写简短的消息（称为推文）。它拥有超过 3.3 亿注册用户，每天生成近 2.5 亿条推文。由于马来语是马来西亚的国语，因此有相当多的用户使用马来语发推文。推文的最大长度为 140 个字符，这迫使用户专注于他们想要传播的信息。这一特点使推文成为情绪分析的一个有趣主题。情绪分析是一种自然语言处理 (NLP) 任务，用于对推文是具有积极情绪还是消极情绪进行分类。本研究选择马来语推文，因为对这种语言的研究有限。在这项研究中，我们使用深度学习模型对马来语推文进行情绪分析。我们实现了 77.59% 的准确率，超过了对印尼语的类似工作。
CRISPR介导的Brugia Malayi的转染
由于这些生物的困难生物学，反向遗传学在人类丝状寄生虫中的应用滞后。最近，我们开发了一种共同培养系统，该系统允许转染Brugia Malayi的感染性幼体阶段并有效地发展为Fecund成年人。这是开发基于Piggybac Transposon的工具包的，该工具包可用于生产具有稳定整合到寄生虫基因组中的转基因序列的寄生虫。然而，PiggyBac系统通常已被基于群的常规间隔短篇小学重复序列（CRISPR）技术取代，这允许精确编辑基因组。在这里，我们报告了适应b。马来语用于CRISPR介导的敲入插入寄生虫基因组。在b的基因间区域中鉴定出合适的CRISPR插入位点。马来语基因组。修改了双重记者Piggybac载体，用插入位点的序列替换了Piggybac倒的末端重复区域。b。用合成引导RNA，修饰的质粒和cas9核酸酶转染马来语或其。将转染的寄生虫植入沙鼠中，并允许发展为成年人。后代微丝菌进行了筛选，并筛选了质粒中编码的分泌的荧光素酶报告器的表达。发现大约3％的微丝虫分泌荧光素酶；所有这些都包含插入寄生虫基因组中预期位置的转基因序列。这些数据表明CRISPR可用于修改B的基因组。使用适配器介导的PCR测定法，检查了转基因微丝菌是否存在关闭目标插入；没有发现脱靶插入。马来语，开辟了精确编辑这种重要人类丝状寄生虫的基因组的道路。
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20。ariha喜欢吃美食，因为她通常会去著名的餐厅。她非常喜欢Kheer，在吃了食物后，她要求将Kheer作为甜点。她经常发现Kheer在许多餐馆中都没有。因此，她决定以各种口味制作诸如芒果，凯萨尔·埃拉奇，马来语 - 拉布里等各种口味的kheer-mix。并开始在附近出售这些。Kheer-Mixes在附近变得很流行，因为它们易于制作并且具有良好的品味。现在，她的一个朋友建议她应该考虑将Kheer-Mixes出售给零售商以及直接向餐馆出售。为了实现这一目标，她必须保留一个独特的名字，以区分她的kheer混合物与竞争对手的混合物（如果有的话）。2
DPLH多元文化行动计划
要认识到2020年的国际翻译日，工作人员制作了一个简短的视频，将该部门的愿景陈述翻译成13种不同的语言，每种语言都会流利，他们的母语流利 - 印尼语，普通话，旁遮普语，马来语巴哈萨，斯瓦希里语，意大利语，意大利语，葡萄牙语，西班牙，德国，德国，德国，弗吉尼亚州，哈克卡和丹麦人。该视频还提高了对我们的语言服务程序的认识，以确保该部门的业务适应文化和语言上不同的社区成员和利益相关者。员工与该计划的参与度很高，有兴趣的注册以参与未来的活动，展示了该部门的语言多样性并反映了安全且包容的工作场所。
数据处理至关重要：SRPH-Konvergen AI 为 WMT'21 打造的机器翻译系统
本文介绍了三星菲律宾研究中心和 Konvergen AI 联合团队为 WMT'21 大规模多语言翻译任务提交的机器翻译系统。我们的团队参加了 Small Track #2，其任务是为五种东南亚语言（爪哇语、印尼语、马来语、他加禄语和泰米尔语 1 ）以及英语制作一个多语言机器翻译系统，涵盖所有 30 个方向。我们将首先描述用于预处理数据的过滤启发式方法，然后概述我们训练和评估模型所采取的步骤。特定的超参数、预处理决策和其他训练参数将在其相应的部分列出。最后，我们报告在 FLORES-101（Goyal 等人，2021 年）隐藏测试集以及竞赛隐藏测试集上的结果。
nusadialogue：对话摘要和代表性不足和极低的农产品语言
开发针对巨大低资源语言的对话摘要是一项挑战任务。我们介绍了Nusadialogue，这是马来语 - 波利尼西亚语言家族中三种代表性不足语言的对话摘要数据集：Minangkabau，Balinese和Buginese。nusadialogue coverers 17个主题和185个子主题，由73位母语人士提供了注释。另外，我们使用中型印尼特异性语言模型（LMS）进行了精细调整，并对各种多语言大型语言模型（LLMS）进行了零和少数学习。结果表明，对于诸如Minangkabau，Balinese和Buginese之类的极低的资源语言，微调方法的性能与零射击提示相比，其性能明显更高，即使在LLMS具有相当大的Parame-Parame-Parame-ter尺寸时，也会产生更高的提示。我们在https://huggingface.co/ datasets/prosa-text/nusa-dialogue un- der cc-by-sa 4.0许可证中公开发布nusadia-logue数据集。
1941-1942 年安汶前线观察线战略
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