MorphNAS: Architektursuche optimiert NER für komplexe Sprachen

Die neueste Veröffentlichung auf arXiv (2508.15836v1) stellt MorphNAS vor – ein innovatives, differenzierbares Neural Architecture Search‑Framework, das speziell für die Herausforderungen morphologisch komplexer Sprachen entwickelt wurde. Besonders bei multiscript indischen Sprachen, die eine hohe morphologische Komplexität aufweisen, liefert MorphNAS neue Ansätze zur Verbesserung der Named Entity Recognition (NER).

Im Gegensatz zu herkömmlichen DARTS‑Methoden integriert MorphNAS sprachspezifische Meta‑Features wie Schriftsystem und morphologische Komplexität. Durch diese Erweiterung kann das System automatisch die optimalen Mikroarchitekturelemente bestimmen, die exakt auf die jeweilige Morphologie der Sprache abgestimmt sind. Der gesamte Suchprozess bleibt differenzierbar und damit vollständig in das Training von neuronalen Netzen einbettbar.

Die automatisierte Optimierung von Architekturen verspricht, die Leistungsfähigkeit mehrsprachiger NLP‑Modelle signifikant zu steigern. Damit können Modelle nicht nur besser verstehen, sondern auch effizienter mit den sprachlichen Nuancen komplexer Sprachen umgehen – ein entscheidender Schritt zur inklusiven und leistungsfähigen Verarbeitung globaler Sprachdaten.