Cross Lingual Ner

跨语言命名实体识别（Cross-Lingual NER）是自然语言处理中的一个重要任务，旨在通过利用多种语言的数据资源，提升命名实体识别在低资源语言中的性能。该技术的目标是在不同语言之间迁移知识，实现对实体的准确标注与识别。其应用价值在于能够有效解决多语言环境下的信息抽取问题，促进跨语言信息检索和机器翻译等领域的技术进步。