多语言隐私实体标注器论文发布
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多语言隐私实体标注器论文发布
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报道摘要
研究者微调多语言编码器搭配仿射跨度标注头，在 35 种语言的前沿模型标注数据上训练，在 7 种语言 1,283 条人工金标测试段上取得最佳 redaction F1 88.8，远超 GLiNER2 的 69.1、Microsoft Presidio 的 57.3 和 OpenAI Privacy Filter 微调的 35.8。
摘自 arXiv cs.CL
最新进展10月7日 12:00
多语言隐私标注模型实现编码器级速度，redaction F1 达 88.8报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.CL多语言隐私标注模型实现编码器级速度，redaction F1 达 88.8
研究者微调多语言编码器搭配仿射跨度标注头，在 35 种语言的前沿模型标注数据上训练，在 7 种语言 1,283 条人工金标测试段上取得最佳 redaction F1 88.8，远超 GLiNER2 的 69.1、Microsoft Presidio 的 57.3 和 OpenAI Privacy Filter 微调的 35.8。
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