English(EN) Using an LLM to Tackle Difficult Cases in NER for Nepali Tweets

LLM提升尼泊尔推文中命名实体识别能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-09 05:00

研究人员探索了使用大型语言模型（LLM）来改进尼泊尔推文的命名实体识别（NER）任务。由于该语言的低资源特性以及社交媒体数据的复杂性，这项任务尤其具有挑战性。虽然LLM在标准NER任务上的表现通常不如传统的预训练语言模型（PLM），但本研究发现LLM在处理PLM难以应对的难题方面表现出色。通过战略性地选择示例和优化提示配置，LLM在处理具有挑战性的尼泊尔推文数据方面的性能得到了显著提升，与PLM结合使用时，整体得分有所提高。 AI

影响展示了一种在低资源语言的挑战性NLP任务中提高LLM性能的方法。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Claire Wang · 2026-11-09 05:00

利用大型语言模型处理尼泊尔推文中命名实体识别的难题

arXiv:2611.08967v1 Announce Type: new Abstract: Named entity recognition (NER) is challenging for social media data in a low-resource language. LLMs often lag behind pretrained language models (PLMs) in NER performance, but they show promise in handling cases that PLMs struggle w…

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