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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
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 介绍了SemEval 2022 Task 11：MultiCoNER多语言复杂命名实体识别的成果。
- 提供了一个统一的框架用于多语言NER任务。
- 在低资源代码混合NER任务中采用了几种简单的数据增强方法。
- 提出了一种能够捕捉中文词汇语义、词汇边界和词汇图结构信息的模型。
- 系统在子任务11、12和9的测试阶段分别获得了77.66、84.35和74.00的宏F1得分。
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