NER-Luxury：针对时尚与奢侈领域的命名实体识别

本研究针对开发面向英语的时尚与奢侈行业命名实体识别模型，提出了多个挑战，包括实体消歧、来自多个子行业的法语技术术语、ESG方法论的稀缺，以及该行业公司结构差异大，从小型和中型奢侈品牌到大型集团都依赖规模经济。本文引入了36+实体类型的分类学，采用奢侈品导向的标注方案，创建了一个超过40K句子的数据集，遵循明确的层次分类。我们还展示了五个监督式微调模型NER-Luxury，用于时尚、美妆、手表、珠宝、香水、护肤品和整体奢侈品，关注感官层面和量化层面。在额外实验中，我们对比评估了我们模型与表现良好的开源大型语言模型的NER性能，突出了在现有机器学习管道中集成定制NER模型的优势。