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ACLCoLaDa: 一个面向跨语言命名实体识别的协作标签去噪框架
本文提出了 CoLaDa 协作标签去噪框架来解决跨语言命名实体识别中标签噪声的问题。通过采用不同数据源的模型合作去噪伪标签和基于实例协作的策略来考虑表示空间中邻域的标签一致性，CoLaDa 在不同基准数据集上得到了卓越的结果，特别是在远距离
PDFa year ago
CROP：多语言标注序列翻译实现的零样本跨语言命名实体识别
提出了一种跨语言冷启动实体识别框架 (CROP)，通过多语言标记序列翻译模型，将目标序列首先翻译为源语言并由源 NER 模型标记，然后采用标记的序列翻译模型将标记的序列投射回目标语言并标记原始句子，最终实现了端到端模型。在两个数据集上进行的
PDF2 years ago
低资源跨语言命名实体识别的双重对比框架
本篇论文提出了一种名为 ConCNER 的新颖双重对比框架，针对有限来源语言标注数据的跨语言命名实体识别问题，通过翻译对数据进行增广，并利用对比学习和知识蒸馏的方法，提高模型的性能。
PDF2 years ago
KDD跨语言命名实体识别的增强迭代知识蒸馏
本文描述了微软在交叉语种命名实体识别中的新实践方法，使用源语种的标注数据和目标语种的无标注数据，采用半监督学习和强化学习的方法来提取弱监督信号并实现了新的最先进性能优于现有的模型。
PDF3 years ago
ICLR跨语言对齐与联合训练：比较研究和简单统一框架
本文研究了两种多语言文本学习方法，即 alignment 和 joint training，并提出了将这两种方法结合的框架。实验证明，该框架改善了现有方法的局限性，在 MUSE 双语词汇诱导（BLI）基准测试中性能优于现有方法，并在 CoN
PDF5 years ago
ACL通过有效的注释和表示投影进行弱监督的跨语言命名实体识别
本文提出两种弱监督的跨语言实体标识方法，分别基于注释投影和词嵌入，无需使用目标语言的人工注释数据。同时，我们设计了两种协同解码方案，将两个基于投影的方法的输出相结合，评估表明这种组合性的方法优于其他三种弱监督方法。
PDF7 years ago