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TriNER: A Series of Named Entity Recognition Models for Hindi, Bengali, and Marathi
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种多语言命名实体识别（NER）模型，专注于印地语、孟加拉语和马拉地语。经过训练和微调，该模型实现了92.11的F1分数，有效降低了三种语言之间的实体不一致性。
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关键要点
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本研究提出了一种多语言命名实体识别（NER）模型，专注于印地语、孟加拉语和马拉地语。
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该模型通过训练定制的变换器模型和微调预训练模型，达到了92.11的F1分数。
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研究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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印度的文化和语言多样性对自然语言处理（NLP）领域，尤其是命名实体识别（NER）带来了挑战。
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