hitz-zentroa 多语言上下文词形还原研究仓库：三篇论文整合

hitz-zentroa 仓库汇总了多语言上下文词形还原研究，探讨上下文表示、形态信息、编辑脚本设计与多语言迁移对词形还原的影响。该研究基于三篇论文：发表于 Computational Linguistics 的形态信息作用研究覆盖 6 种语言，LREC-COLING 2024 论文评估 SES 表示并在 7 种语言上比较预训练编码器模型，EMNLP 2025 Findings 论文在 12 种语言上比较监督编码器方法、跨语言迁移与 LLM 直接生成 lemma。