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TriNER：用于印地语、孟加拉语和马拉地语的命名实体识别模型系列
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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
本研究针对印度多样文化和语言背景的命名实体识别（NER）挑战，提出了一种多语言NER模型，专注于印地语、孟加拉语和马拉地语，F1分数达到92.11。
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关键要点
- 本研究针对印度多样的文化和语言背景的命名实体识别（NER）挑战。
- 提出了一种多语言NER模型，专注于印地语、孟加拉语和马拉地语。
- 通过训练定制的变换器模型和微调预训练模型，F1分数达到92.11。
- 显著降低了三种语言之间实体组和标签名称的不一致性。
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