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CRAC 2026
CRAC 2026
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- 2026-05-20 research_milestone A system based on Gemma-3-27b achieved first place in the LLM track of the CRAC 2026 shared task for multilingual coreference resolution. 来源
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CorPipe 26 在 CRAC 2026 上凭借新颖的空节点预测技术获胜
研究人员开发了 CorPipe 26，该系统赢得了 2026 年多语言共指消解共享任务 (CRAC 2026)。这个改进的系统引入了一个变体，能够在一个模型中同时预测空节点、提及和共指链接。CorPipe 26 表现出色，在 LLM 和无约束赛道上均大幅超越了其他参赛者。
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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。