跨语言命名实体识别是用源语言的标记数据训练NER模型，并在目标语言的测试数据上对其进行评估。其利用具有丰富实体标签的高资源(源)语言(如英语)的知识来克服低(零)资源(目标)语言的数据稀缺问题。弥合源语言和目标语言的语言结构、特征差异，打破语言障碍，实现信息的跨语言共享。
跨语言命名实体识别-刘小丫原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2024/05/18/%e8%b7%a8%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%91%bd%e5%90%8d%e5%ae%9e%e4%bd%93%e8%af%86%e5%88%ab/
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近年来深度学习技术不断突破，极大促进了人工智能行业的发展，但人工智能模型本身易受到对抗攻击从而引起严重后果。对原始样本有针对性地加入微小扰动，该扰动不易被人眼所察觉，但会导致人工智…
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