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English-Thai-Sinhala Parallel Named Entity Annotation Corpus
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了英、泰、僧三语并行语料库中低资源语言（僧伽罗语和泰米尔语）的命名实体标注问题，利用预训练的多语言模型建立了新的基准识别结果，展示了其在低资源神经机器翻译中的应用价值。
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关键要点
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本文探讨了英、泰、僧三语并行语料库中低资源语言的命名实体标注问题。
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低资源语言包括僧伽罗语和泰米尔语。
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利用预训练的多语言模型建立了新的基准命名实体识别结果。
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展示了该NER系统在低资源神经机器翻译任务中的应用价值。
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