2023 年 VLSP 的 ComOM：基于 BERTology 和统一多任务指导调优模型的越南比较意见挖掘的双阶段框架

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们提出了一个基于 BERTology 模型的两阶段系统，用于识别比较句子和提取比较元素，实验证明我们的方法优于其他竞争对手，并在官方私有测试中取得了最高分数。

本文介绍了SemEval 2022 Task 11：MultiCoNER Multilingual Complex Named Entity Recognition中的成果，包括统一框架、数据增强方法和中文模型。系统在子任务11、12和9中获得了77.66、84.35和74.00的宏F1得分。

MultiCoNER SemEval 2022 中文模型 多语言复杂命名实体识别 子任务11 子任务12 子任务9 宏F1得分 数据增强方法 统一框架 越南
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