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English(EN) Scaling Performance and Low-Resource Annotation with Many-Shot In-Context Learning for Named Entity Recognition

少样本ICL在NER任务中可媲美BERT性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文探讨了使用大型语言模型（LLMs）进行命名实体识别（NER）的少样本上下文学习（ICL）的有效性。研究发现，通过将ICL扩展到数百个示例，LLMs可以达到与微调BERT模型相当甚至超越的性能。此外，该研究表明，少样本ICL可用作数据标注框架，生成高质量的标记数据，从而在低资源NER任务中取得显著改进。 AI

影响 证明了扩展上下文学习可以提高LLM在NER等结构化任务上的性能，可能减少对广泛微调的需求。

排序理由 详细介绍LLM在NER中新方法的LLM研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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少样本ICL在NER任务中可媲美BERT性能

报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Eduard Dragut ·

    面向命名实体识别的少样本上下文学习在性能扩展和低资源标注方面的应用

    In-context learning (ICL) with large language models (LLMs) has emerged as a powerful alternative to fine-tuning for Named Entity Recognition (NER), achieving strong performance with minimal annotation and no additional training. However, prior work has shown that despite their a…

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