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CODI-CRAC 2026
CODI-CRAC 2026
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多语言共指消解任务扩展数据集，测试LLM
在CODI-CRAC 2026研讨会上举行的第五届多语言共指消解共享任务，专注于能够识别提及语和聚类共指链的系统，并特别强调长距离实体。该任务扩展到包括五个新数据集和两种额外语言，使用了CorefUD 1.4版本，该版本目前涵盖19种语言的27个数据集。共有十个系统参与，其中包括四种基于LLM的方法，虽然传统系统仍然领先，但LLM在未来的版本中显示出相当大的潜力。
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Gemma-3-27b模型在多语言共指消解任务中名列前茅
研究人员在2026计算指代、回指和共指模型（CRAC 2026）共享任务的LLM赛道上取得了第一名，其系统在总排名中位列第三。他们的方法基于Gemma-3-27b模型，采用了两阶段适应策略。该方法在各种语言和文档复杂性方面都证明了有效性，取得了74.32的CoNLL F1分数。