12、多语言命名实体识别与文本生成技术解析

多语言命名实体识别与文本生成技术解析

1. 跨语言迁移评估

在完成对 XLM - R 在德语语料上的微调后，我们可以通过 Trainer 的 predict() 方法评估其向其他语言迁移的能力。为了评估多种语言，我们创建了一个简单的函数来获取 F1 分数：

def get_f1_score(trainer, dataset):
    return trainer.predict(dataset).metrics["test_f1"]

使用这个函数，我们可以检查测试集上的性能，并将分数记录在一个字典中：

from collections import defaultdict
f1_scores = defaultdict(dict)
f1_scores["de"]["de"] = get_f1_score(trainer, panx_de_encoded["test"])
print(f"F1 - score of [de] model on [de] dataset: {f1_scores['de']['de']:.3f}")

结果显示，在德语数据集上的 F1 分数达到了 0.868，这对于命名实体识别（NER）任务来说是相当不错的成绩。不过，模型在 ORG 实体上表现较差，可能是因为训练数据中这类实体较少，且许多组织名称在 XLM - R 的词汇表中较为罕见。

接下来，我们评估该模型在其他语言上的表现