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mCL-NER: 多视角对比学习的跨语言命名实体识别
通过多视角对比学习,在跨语言命名实体识别任务中,对于语义和标记级别的表示进行对齐,扩展了不同语言之间的实体投影,同时结合自学习和标注源数据与无标注目标数据的方法,在 40 种语言的 XTREME 基准测试上实现了近 + 2.0 F1 分数的
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