实体 EvaLatin 2026

EvaLatin 2026

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TOOL · CL_185349 · Aug 6 · 04:00

渥太华大学使用Gemini和Claude LLM赢得拉丁语NER任务

渥太华大学的研究人员在古典拉丁语的EvaLatin 2026命名实体识别（NER）共享任务中取得了顶级成果。通过采用大型语言模型Gemini 2.5 Pro和Claude Sonnet 4.5的提示工程，他们证明了跨语言迁移学习对于代表性不足的古代语言的有效性。他们的系统在粗粒度和细粒度NER子任务中均获得第一名，在各种评估指标上均优于所有其他提交。