Det senaste arbetet i NLP har försökt att hantera låg resurs språk men fortfarande antagit en resursnivå som inte finns för de flesta språk, t.ex. tillgängligheten av Wikipedia i målspråket. Vi föreslår en enkel metod för flerspråkigt namngivet enhetsigenkänning (NER) som fungerar bra i miljöer med mycket minimala resurser. Vår strategi använder sig av en lexikon för att "översätta" kommenterade data som finns på ett eller flera hög resursspråk till målspråket, och lär sig en standard enspråkig NER-modell där. Dessutom, när Wikipedia finns tillgängligt i målspråket, vår metod kan förbättra Wikipedia baserade metoder för att ge toppmoderna NER resultat; vi utvärderar på 7 olika språk, förbättra state-of-the-art med ett genomsnitt på 5,5% F1 poäng. Med de minimala resurser som krävs, detta är en extremt portabel crosslingual NER strategi, som illustreras med hjälp av ett verkligt låg resurs språk, Uyghur.
REF ) skapade ett flerspråkigt NER-system, som fungerar bra för mycket minimala resurser genom att översätta annoterade data med höga resurser till låga resurser.
Cheap Translation for Cross-Lingual Named Entity Recognition.
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}