Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F23%3AFXPXP2RV" target="_blank" >RIV/00216208:11320/23:FXPXP2RV - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://arxiv.org/abs/2311.09122" target="_blank" >http://arxiv.org/abs/2311.09122</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark
Popis výsledku v původním jazyce
"We introduce Universal NER (UNER), an open, community-driven project to develop gold-standard NER benchmarks in many languages. The overarching goal of UNER is to provide high-quality, cross-lingually consistent annotations to facilitate and standardize multilingual NER research. UNER v1 contains 18 datasets annotated with named entities in a cross-lingual consistent schema across 12 diverse languages. In this paper, we detail the dataset creation and composition of UNER; we also provide initial modeling baselines on both in-language and cross-lingual learning settings. We release the data, code, and fitted models to the public."
Název v anglickém jazyce
Universal NER: A Gold-Standard Multilingual Named Entity Recognition Benchmark
Popis výsledku anglicky
"We introduce Universal NER (UNER), an open, community-driven project to develop gold-standard NER benchmarks in many languages. The overarching goal of UNER is to provide high-quality, cross-lingually consistent annotations to facilitate and standardize multilingual NER research. UNER v1 contains 18 datasets annotated with named entities in a cross-lingual consistent schema across 12 diverse languages. In this paper, we detail the dataset creation and composition of UNER; we also provide initial modeling baselines on both in-language and cross-lingual learning settings. We release the data, code, and fitted models to the public."
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
—
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů