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  1. RESEARCH · CL_20621 ·

    混合AI方法利用LLM数据增强提升低资源越南语NER性能

    研究人员开发了一种新颖的神经符号混合框架,以改进低资源语言的命名实体识别(NER),特别是针对越南语。该方法结合了基于规则的处理和深度学习模型,首先简化标签复杂性,然后对预训练语言模型进行微调以进行提取。一项关键创新是利用大型语言模型(LLM)进行数据增强,以解决数据稀缺问题,从而在客户服务和医疗保健等不同领域取得了显著的性能提升。