使用多语言 Transformer XLM-RoBERTa 的上下文化表示来处理多语言和混合编码查询的复杂 NER 任务，通过 CRF 的标记分类层和拾取来捕获命名实体范围和使用自我培训机制从大型未标记数据集生成弱标注数据。在 Multilingual Complex Named Entity Recognition 的共享任务中，我们的提出的系统在多语言和混合编码 MultiCoNER 的追踪中分别排名第 6 和第 8。

Apr, 2022

本文探讨在自然语言处理领域中识别命名实体的挑战，并着重分析代码混合文本在语言上的复杂性。作者通过利用多语言数据实现了对代码混合数据集中的命名实体识别，并取得了 0.7044 的加权平均 F1 值，比基准线高 6%。

Jun, 2022

使用预训练的语言模型和整词遮罩技术，结合 CRF、BiLSTMs、线性分类器等多种神经网络架构， 在中文和西班牙语两种低资源语言的命名实体识别任务上超越基准，并在任务中表现最佳模型占据竞争性位置。

Jul, 2022

该研究介绍了 SemEval-2023 Task 2 的发现，该任务主要聚焦于跨越 12 种语言的复杂名词实体的识别方法（如 WRITTENWORK，VEHICLE，MUSICALGRP），并研究了如何在单语和多语境以及噪声情况下实现。MultiCoNER 2 是 SemEval-2023 中最受欢迎的任务之一，从 47 个团队的 842 篇提交的论文中脱颖而出，并发现了媒体标题和产品名称是最具挑战性的实体类型，提出了将外部知识融入 transformer 模型中来实现最佳表现的方法，并注意到嘈杂的数据对模型性能有重要影响，对嘈杂数据中包含的复杂实体的 NER 鲁棒性的未来研究需要受到关注。

May, 2023

本文介绍了一个通用的命名实体识别系统，其利用来自于 Wikipedia 的知识库信息，将其与输入文本进行拼接并使用 Transformer 模型进行训练，用于解决多语言、低上下文、存在拼写错误或者错别字的情况下进行的 MultiCoNER II 任务，取得了 13 个赛道中 2 个第一名、4 个第二名、1 个第三名的成绩。

May, 2023

本文研究了英文语言的复杂 NER 任务，使用预训练语言模型如 BERT 取得竞争性成绩，并 qualitatively 分析了多种架构在此任务上的表现，最佳模型相比 baseline F1-score 提升了超过 9%。

Apr, 2022

本文介绍了我们参加 SemEval-2022 多语言复杂命名实体识别英文赛道的基于 Transformer 预训练模型的简单有效基准系统，取得了 72.50% 的 F1 得分，同时讨论了通过实体链接进行数据增强的方法。

Feb, 2022

本文描述我们在 SemEval 2022 任务 11 中使用 Transformer 层自适应地整合多个预训练语言模型进行实体识别，在波斯语和荷兰语方面表现优异。

May, 2022

通过在所有提供的 12 种语言数据集上微调 XLM-Roberta 基础模型，利用跨语言表示方法解决 NER 多语言复杂命名实体识别任务，达到 SemEval 2023 任务 2 的最佳表现。

May, 2023

介绍了一种名为 MultiCoNER 的大型多语言数据集，可支持 11 种语言和 3 个领域的命名实体识别。使用两个 NER 模型对数据集进行了测试，并对其进行了评估。建立的模型都表现出了不俗的性能，但加入 Gazetteers 后性能提高了 30%。希望这个数据集能够帮助研究人员建立更为健壮的命名实体识别系统。

Aug, 2022