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# Revisión de SemEval-2022 Task 11: Identificación de entidades nombradas complejas multilingües en texto utilizando enfoque de incrustaciones y modelo basado en Transformer

En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (NLP), existen desafíos importantes para reconocer entidades nombradas (EN) complejas y ambiguas. SemEval-2022 Task 11 aborda específicamente este desafío con la tarea compartida MultiCoNER, la cual se enfoca en el reconocimiento de entidades nombradas complejas en entornos multilingües.

En este artículo, presentamos nuestra participación en esta tarea y nuestras propuestas para resolverla. Nuestro enfoque consiste en dos modelos distintos: el primero es un modelo de BiLSTM-CRF con una estrategia de incrustación apilada, mientras que el segundo se basa en el uso de Transformers. Ambos enfoques han demostrado resultados competitivos en comparación con los métodos propuestos por otros participantes en varios idiomas.

El reconocimiento de entidades nombradas complejas en entornos multilingües es un desafío debido a la diversidad de los constituyentes lingüísticos, la estructura sintáctica y la ambigüedad semántica. Sin embargo, nuestros modelos han demostrado ser eficaces en enfrentar estos desafíos, proporcionando un rendimiento competitivo en varias lenguas.

Uno de los aspectos clave de nuestra propuesta es la utilización de incrustaciones apiladas en el modelo BiLSTM-CRF. Esta estrategia permite capturar características complejas de las entidades nombradas y su contexto lingüístico, lo que mejora la precisión del reconocimiento. Por otro lado, el enfoque basado en Transformers aprovecha la capacidad de atención para capturar relaciones a larga distancia y lograr un contexto global más profundo.

Nuestro trabajo se ha centrado en la identificación precisa de entidades nombradas complejas en texto. La capacidad de reconocer correctamente estas entidades tiene aplicaciones significativas en muchas áreas, como el procesamiento de datos, la extracción de información, la traducción automática, la búsqueda en la web y mucho más. Al mejorar el reconocimiento de entidades nombradas complejas, se pueden lograr avances en la comprensión y el análisis de texto en múltiples idiomas.

En resumen, nuestra participación en SemEval-2022 Task 11 ha demostrado que nuestros enfoques basados en modelos de BiLSTM-CRF con incrustaciones apiladas y Transformers son efectivos para el reconocimiento de entidades nombradas complejas en entornos multilingües. Nuestros resultados competitivos respaldan la eficacia de nuestras propuestas y abren nuevas oportunidades para aplicar el reconocimiento de entidades nombradas complejas en diversos campos del procesamiento del lenguaje natural.

¡Estamos emocionados por compartir nuestro trabajo y esperamos que nuestras contribuciones ayuden a avanzar en el campo de la identificación de entidades nombradas complejas en texto multilingüe!