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/