分词的重要性：提升印度语言的零样本命名实体识别

本研究解决了印度低资源语言命名实体识别（NER）中的分词策略不适用的问题，提出了比较BPE、SentencePiece和字符级分词的系统方法。研究发现，SentencePiece在零样本跨语言设置中表现优于BPE，特别是在处理形态复杂的极低资源语言时，可以更好地保持实体一致性，从而提高实体识别的准确性和泛化能力。