Generative AI for Named Entity Recognition in Low-Resource Language Nepali

📄 arXiv: 2503.09822v1 📥 PDF

作者: Sameer Neupane, Jeevan Chapagain, Nobal B. Niraula, Diwa Koirala

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-03-12

备注: This paper has been accepted in the FLAIRS Conference 2025

💡 一句话要点

探索生成式AI在低资源尼泊尔语命名实体识别中的应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 命名实体识别 低资源语言 尼泊尔语 生成式AI 大型语言模型 提示学习 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 低资源语言的命名实体识别面临数据稀缺的挑战，现有方法效果不佳。
  2. 利用大型语言模型（LLMs）的生成能力，探索其在尼泊尔语NER任务中的潜力。
  3. 通过实验评估不同提示技术对LLMs性能的影响，为低资源语言NER提供参考。

📝 摘要（中文）

生成式人工智能（GenAI），特别是大型语言模型（LLMs），显著推动了自然语言处理（NLP）任务的发展，例如命名实体识别（NER），该任务涉及识别文本中的实体，如人名、地名和组织名。由于LLMs能够从有限的数据中学习，因此对于低资源语言来说尤其有前景。然而，GenAI模型在尼泊尔语（一种低资源语言）上的性能尚未得到充分评估。本文研究了最先进的LLMs在尼泊尔语NER中的应用，通过各种提示技术进行实验，以评估其有效性。我们的结果深入了解了在低资源环境下使用LLMs进行NER的挑战和机遇，并为尼泊尔语等语言的NLP研究进展做出了宝贵贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决低资源语言尼泊尔语的命名实体识别（NER）问题。现有方法在尼泊尔语上表现不佳，主要是因为缺乏足够的标注数据来训练有效的模型。这限制了尼泊尔语NLP应用的发展。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的zero-shot或few-shot学习能力，通过合适的提示（prompting）技术，使LLMs能够在少量甚至没有标注数据的情况下，有效地识别尼泊尔语文本中的命名实体。这种方法旨在克服低资源语言数据稀缺的难题。

技术框架：论文采用了一种基于提示的实验框架。首先，选择合适的LLM作为基础模型。然后，设计不同的提示策略，例如，提供少量示例（few-shot prompting）或使用指令性提示（instruction prompting）。接下来，将尼泊尔语文本和设计的提示输入到LLM中，让LLM生成包含命名实体标注的文本。最后，评估LLM生成的标注结果的准确性。

关键创新：该研究的关键创新在于探索了不同的提示技术在低资源尼泊尔语NER任务中的有效性。通过对比不同提示策略下的LLM性能，为低资源语言NER任务提供了一种新的解决思路。该研究强调了利用预训练语言模型的泛化能力，而非依赖大量标注数据。

关键设计：论文的关键设计包括：(1) 提示策略的设计，例如，如何选择合适的示例，如何设计清晰的指令；(2) 评估指标的选择，例如，精确率、召回率和F1值；(3) 对比基线的选择，例如，传统的机器学习方法或基于词典的方法。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM，论文重点在于提示工程。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了大型语言模型在尼泊尔语NER任务中的潜力。实验结果表明，通过合适的提示技术，LLMs能够在少量数据甚至零数据的情况下，取得可观的性能。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但整体趋势是积极的，为低资源语言NER提供了一种新的有效方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于尼泊尔语信息检索、机器翻译、舆情分析等领域。通过提升尼泊尔语NER的准确率，可以更好地理解和处理尼泊尔语文本数据，为相关应用提供更可靠的基础。未来，该方法可以推广到其他低资源语言的NER任务中，促进全球多语言信息处理的发展。

📄 摘要（原文）

Generative Artificial Intelligence (GenAI), particularly Large Language Models (LLMs), has significantly advanced Natural Language Processing (NLP) tasks, such as Named Entity Recognition (NER), which involves identifying entities like person, location, and organization names in text. LLMs are especially promising for low-resource languages due to their ability to learn from limited data. However, the performance of GenAI models for Nepali, a low-resource language, has not been thoroughly evaluated. This paper investigates the application of state-of-the-art LLMs for Nepali NER, conducting experiments with various prompting techniques to assess their effectiveness. Our results provide insights into the challenges and opportunities of using LLMs for NER in low-resource settings and offer valuable contributions to the advancement of NLP research in languages like Nepali.