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VULNERLIZER: 漏洞与软件库的交叉分析
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于自学习的框架，利用未标记数据和不确定性评估方法对跨语种传递进行分析，并在40种语言的两个跨语种任务中评估了该框架，包括命名实体识别和自然语言推理。该框架在NER和NLI方面的平均性能分别超过了10 F1和2.5准确度得分的基线模型。
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关键要点
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提出了一种基于自学习的框架。
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框架结合了目标语言的未标记数据和不确定性评估方法。
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使用三种不同的不确定性评估方法分析跨语种传递的具体情况。
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在40种语言的两个跨语种任务中评估该框架。
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任务包括命名实体识别（NER）和自然语言推理（NLI）。
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框架在NER和NLI方面的平均性能分别超过了10 F1和2.5准确度得分的基线模型。
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