语境下的命名实体识别
计算与语言
2025-03-28 v1
摘要
我们介绍了 Edit Dunhuang 团队为 EvaHan2025 竞赛开发的命名实体识别系统。我们的 method 将三个核心组件集成在一起：（1）Pindola，一个基于大型古汉语语料库预训练的现代 transformer-based 双向编码器；（2）一个检索模块，用于获取每个目标序列的相关外部上下文；以及（3）一个生成推理步骤，对检索到的上下文进行总结（以古汉语形式），以实现更稳健的实体消歧。通过采用这种 method，我们实现了平均 F1 分数 85.58，显著超过了竞赛基线约 5 分。
引用
@article{arxiv.2503.20836,
title = {Named Entity Recognition in Context},
author = {Colin Brisson and Ayoub Kahfy and Marc Bui and Frédéric Constant},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.20836},
year = {2025}
}