基于国际音标符号的零样跨语言命名实体识别：面向低资源语言
计算与语言
2024-10-23 v2 人工智能
摘要
现有的零样跨语言命名实体识别方法需要大量的目标语言先验知识，这在低资源语言情境下难以实现。本文提出一种新颖的方法，通过基于国际音标符号（IPA）的音素表示来弥合不同语言表示之间的差距。我们的实验表明，该方法在极端低资源语言上显著优于基线模型，最高平均 F1 分数达到 46.38%，标准差最低为 12.67，尤其在非拉丁字符脚本上表现出良好的鲁棒性。我们的代码已公开于 https://github.com/Gabriel819/zeroshot_ner.git
引用
@article{arxiv.2406.16030,
title = {Zero-Shot Cross-Lingual NER Using Phonemic Representations for Low-Resource Languages},
author = {Jimin Sohn and Haeji Jung and Alex Cheng and Jooeon Kang and Yilin Du and David R. Mortensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.16030},
year = {2024}
}
备注
Accepted to EMNLP 2024 Main Conference