探索基础模型在斯拉夫语言命名实体识别与词形还原任务中的应用
计算与语言
2023-04-12 v1
摘要
本文描述了亚当·密茨凯维奇大学（AMU）针对第四届 SlavNER 共享任务的解决方案。该任务涉及斯拉夫语言中命名实体的识别、分类与词形还原。我们的方法探索了在这些任务中使用基础模型。具体而言，我们使用了基于流行的 BERT 与 T5 模型架构的模型。此外，我们利用外部数据集进一步提升模型质量。我们的方案取得了有前景的结果，在两项任务中均获得较高的指标分数。我们详细描述了我们的方法与实验结果，表明该方法对斯拉夫语言的 NER 与词形还原有效。此外，我们的词形还原模型将发布于：https://huggingface.co/amu-cai。
引用
@article{arxiv.2304.05336,
title = {Exploring the Use of Foundation Models for Named Entity Recognition and Lemmatization Tasks in Slavic Languages},
author = {Gabriela Pałka and Artur Nowakowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.05336},
year = {2023}
}
备注
Slavic NLP 2023 @ EACL 2023