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实体 SAM-NER

SAM-NER

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  1. RESEARCH · CL_18249 ·

    SAM-NER框架通过使用语义原型改进零样本NER

    研究人员推出SAM-NER，一个旨在提高零样本命名实体识别（ZS-NER）性能的新框架，特别是在处理领域或模式转移时。该系统采用一个三阶段过程，包括实体发现、抽象中介到通用原型空间以及语义校准，将预测映射到目标领域类型。在CrossNER基准上的实验表明，SAM-NER在跨领域迁移场景中优于现有的ZS-NER基线。