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架起桥梁：从英文 PLM 到马来西亚英文的迁移学习
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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
该研究提出了一个高效的建模框架，用于在半结构化文本数据中进行跨语言命名实体识别。通过知识蒸馏和一致性训练，利用预训练的大型语言模型在源语言上的知识，将其传递到低资源目标语言。实验结果表明，仅使用30个标记样本，就能在低资源语言中达到合理的性能。该框架对于开发多语言应用程序具有重要意义。
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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。
- 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。
- 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，展示知识传递。
- 仅使用30个标记样本，模型能够将商家、金额等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，学习英语中的实体识别足以达到合理性能。
- 该框架对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区。
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