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FRASIMED：基于跨语言 BERT 注释投影的临床法语标注资源
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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
该文介绍了一种用于跨语言命名实体识别的高效建模框架，利用知识蒸馏和一致性训练，并使用预训练的大型语言模型进行知识传递。仅使用30个标记样本，该模型可以将商家、金额和其他字段的识别从英语推广到阿拉伯语。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
- 提出了一种高效的建模框架，用于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进行知识传递。
- 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，展示知识从英语到阿拉伯语的传递。
- 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在低资源语言中达到合理性能。
- 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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