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分析低资源非洲命名实体识别中的跨语言传递
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一个高效的建模框架，用于半结构化文本数据中的跨语言命名实体识别。该方法利用预训练在源语言上的大型语言模型的知识，通过学生 - 教师关系进行知识蒸馏，并在低资源目标语言上采用无监督的一致性训练。
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关键要点
- 提出了一个高效的建模框架，用于半结构化文本数据中的跨语言命名实体识别。
- 该方法依赖于知识蒸馏和一致性训练，利用预训练的大型语言模型的知识。
- 通过学生 - 教师关系进行知识蒸馏，学生模型在低资源目标语言上采用无监督的一致性训练。
- 使用两个独立的SMS数据集，分别是英语和阿拉伯语，展示从英语到阿拉伯语的知识传递。
- 仅使用30个标记样本，模型可以将商家、金额和其他字段的识别从英语推广到阿拉伯语。
- 实验表明，在低资源语言的少量标记样本情况下，学习在英语中识别实体足以在低资源语言中达到合理性能。
- 该框架对于开发多语言应用程序具有重要意义，尤其是在依赖英语和低资源语言的地理区域。
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