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提出了一种用于隐私脱敏的多语言命名实体标记器，通过提示前沿LLM提供监督并结合人工金标准数据对XLM-R进行微调，在35种语言上实现88.8的脱敏（redaction）F1，同时在CPU吞吐上比GLiNER2快4.9倍，并开源了代码、提示与训练配方。