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跨语言标签投影的约束解码
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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
该文章介绍了一种新的零-shot跨语言迁移学习方法，通过限制解码进行标签映射，提高了NLP任务的性能。作者在两个跨语言迁移任务上评估了该方法，结果显示其优于现有方法。
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关键要点
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文章介绍了一种新的零-shot跨语言迁移学习方法。
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该方法通过限制解码进行标签映射，提高了NLP任务的性能。
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零-shot跨语言迁移适用于低资源语言，但在细粒度预测任务中表现不佳。
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使用翻译和标签映射来提高性能是常见的做法。
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新方法保持翻译文本质量，并适用于训练和测试数据的多样性。
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在命名实体识别和事件论证抽取两个任务上评估该方法，涵盖20种语言。
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结果显示该方法优于现有的基于标记的方法和依赖外部词对齐的标签映射方法。
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