Mar, 2025

跨语言IPA对比学习在零样本命名实体识别中的应用

TL;DR本研究针对低资源语言的零样本命名实体识别(NER)问题,通过减少具有相似语音特征的语言之间的IPA音位表述差距,探讨了模型从高资源语言迁移到低资源语言的有效性。提出的CONLIPA数据集和跨语言IPA对比学习方法(IPAC)显著提高了在低资源语言上的识别性能,显示出其重要的应用潜力。