تركز معالجة اللغة الطبيعية الحالية بقوة على زيادة الدقة.يأتي التقدم بتكلفة نماذج فائقة الثقيلة مع مئات الملايين أو حتى مليارات المعلمات.ومع ذلك، فإن المهام النحوية البسيطة مثل وضع العلامات على جزء من الكلام (POS) أو تحليل التبعية أو التعرف على الكيان
المسمى (NER) لا تحتاج إلى أكبر النماذج لتحقيق نتائج مقبولة.تمشيا مع هذا الافتراض، نحاول تقليل حجم النموذج الذي ينفذ بشكل مشترك جميع المهام الثلاثة.نقدم Comboner: أداة خفيفة الوزن، أوامر ذات حجم أصغر من المحولات الحديثة.يعتمد على مدمج الكلمات الفرعية المدربة مسبقا بنية الشبكة العصبية المتكررة.يعمل COMBONER على بيانات اللغة البولندية.يحتوي النموذج على مخرجات لوضع العلامات على نقاط البيع والتحليل التبعية و NER.تحتوي ورقةنا على بعض الأفكار من ضبط النموذج الدقيق والتقارير عن نتائجها الإجمالية.
