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本文系统研究了如何将时间元数据结构性地嵌入到面向历史文本的命名实体识别(NER)模型中。通过采用早期或晚期融合机制注入绝对和相对时间表示的实验表明,晚期融合策略在法语和德语历史数据集上展现出更稳健的性能。
本文介绍了HIPE-2026的结果,这是HIPE评测系列的第三版,专注于从法语、德语和英语的多语言历史文档中提取基于时间的人物-地点关系。对17个参赛团队在预测准确性、计算效率和跨领域泛化能力方面进行了评估。