This paper describes Adam Mickiewicz University's (AMU) solution for the 4th Shared Task on SlavNER. The task involves the identification, categorization, and lemmatization of named entities in Slavic languages. Our approach involved exploring the use of foundation models for these tasks. In particular, we used models based on the popular BERT and T5 model architectures. Additionally, we used external datasets to further improve the quality of our models. Our solution obtained promising results, achieving high metrics scores in both tasks. We describe our approach and the results of our experiments in detail, showing that the method is effective for NER and lemmatization in Slavic languages. Additionally, our models for lemmatization will be available at: https://huggingface.co/amu-cai.


翻译:本文介绍了亚当·密茨凯维奇大学(AMU)参加第四届SlavNER共享任务的解决方案。该任务涉及Slavic语言中命名实体的识别、分类和词形归并。我们的方法涉及探索使用基础模型进行这些任务。特别是,我们使用了基于流行的BERT和T5模型架构的模型。此外,我们还使用外部数据集进一步提高了我们模型的质量。我们的解决方案取得了有希望的结果,在两个任务中均取得了高指标得分。我们详细描述了我们的方法和实验结果,表明该方法对于Slavic语言中的NER和词形归并是有效的。此外,我们的词形归并模型将可在以下网址获得:https://huggingface.co/amu-cai。

0
下载
关闭预览

相关内容

Python计算导论,560页pdf,Introduction to Computing Using Python
专知会员服务
69+阅读 · 2020年5月5日
【文章|BERT三步使用NLP迁移学习】NLP Transfer Learning In 3 Steps
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【ACL2020放榜!】事件抽取、关系抽取、NER、Few-Shot 相关论文整理
深度学习自然语言处理
18+阅读 · 2020年5月22日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
BERT/Transformer/迁移学习NLP资源大列表
专知
19+阅读 · 2019年6月9日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员