[论文] Tokenizer Transplantation: Mitigating Autoregressive Collapse in Edge-...

论文概要

研究领域: NLP/Speech
作者: Sanjid Hasan, Md. Abdur Rahman
发布时间: 2026-07-10
arXiv: 2607.09598

中文摘要

轻量级语音识别模型对边缘部署至关重要，但高度优化架构（如Moonshine）在形态丰富的非拉丁语言（如孟加拉语）上经常失败。根因是英语-centric字节级分词器将孟加拉语单词碎片化为高生育率字节链，触发灾难性自回归崩溃。提出词汇移植管道，用原生脚本的BanglaBERT WordPiece词汇替换解码器词汇并调整嵌入矩阵。标记生育率从9.16降至1.30，自回归序列长度减少85.8%，完全缓解解码不稳定性。在882小时Lipi-Ghor数据集上，WER 21.54%，RTF 0.0053。

自动采集于 2026-07-14

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