본 논문은 다국어 명명된 개체 인식을 위한 새로운 모델을 제안합니다. 영어와 같은 소스 언어로 양방향 LSTM/CRF 모델을 학습시키고, 직교 선형 변환 행렬을 사용하여 타겟 언어의 단어 임베딩을 소스 언어의 단어 임베딩으로 변환하는 방식입니다. 영어 데이터셋으로 학습된 모델이 아랍어 데이터셋에서 명명된 개체를 검출하는 능력을 평가하여, 아랍어 데이터셋으로의 추가 학습이나 미세 조정 없이도 성능을 보임을 확인했습니다. 핵심은 단어 임베딩의 변환을 통해 언어 간 전이 학습을 수행하는 것입니다.
