跨语言IPA对比学习在零样本命名实体识别中的应用

本研究针对低资源语言的零样本命名实体识别（NER）问题，通过减少具有相似语音特征的语言之间的IPA音位表述差距，探讨了模型从高资源语言迁移到低资源语言的有效性。提出的CONLIPA数据集和跨语言IPA对比学习方法（IPAC）显著提高了在低资源语言上的识别性能，显示出其重要的应用潜力。

本研究针对低资源语言的零样本命名实体识别问题，提出了CONLIPA数据集和IPAC方法，通过缩小相似语音特征语言间的IPA差距，显著提升了识别性能。

CONLIPA IPAC 低资源语言 命名实体识别 对比学习 零样本
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
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