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REGLAT 团队用 GLiNER+MARBERT 两阶段方案检测阿拉伯语有害内容
论文提出两阶段方法：先用 GLiNER 抽取提示中的危害相关实体，拼接回原文后交给微调 MARBERT 分类器，将阿拉伯语提示分为七类有害内容。在 ArGuard 2026 共享任务开发集上取得 macro-F1 0.886、准确率 0.897，盲测子任务 1 准确率 0.793。分析显示相近类别…
arXiv NLP5 天前
#命名实体识别
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阿姆哈拉语-英语跨语言问答系统：统计机器翻译与语义索引
论文提出双向阿姆哈拉语-英语跨语言问答系统，整合统计机器翻译、最大熵命名实体识别与语义索引，让用户用任一种语言提问并从另一种语言文档中检索答案。阿姆哈拉语到英语检索精确率 72%、召回率 79%，英语到阿姆哈拉语为 65% 和 70%，显示低资源条件下模块化架构仍有效。
arXiv NLP19 天前
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Fin_Agent 征战 FinEval 2026：多语言金融 NLP 方法
论文介绍 Fin_Agent 系统参加 FinEval 2026 多语言金融语言理解共享任务，覆盖希腊语金融命名实体识别、日语隐含沟通识别和多语言金融问答。希腊语 NER 公开 F1 达 0.9521，日语任务测试准确率 98.0%，多语言问答使用 BGE-M3 检索配合 Qwen3-32B 生成。
arXiv NLP19 天前
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孟加拉语医学NER：语言特异性与领域多样性基准
论文对孟加拉语医学命名实体识别进行大规模基准评测，比较BanglaBERT、mBERT、XLM-RoBERTa微调模型与GPT-4o mini的零样本/少样本提示。微调XLM-RoBERTa以0.5959的F1刷新SOTA，而语言专用的BanglaBERT仅0.4937，说明预训练领域多样性可能比…
arXiv cs.LG38 天前
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