该研究提出了一种基于重新加权的主动学习策略，用于解决命名实体识别中数据不平衡和学习信号不足的问题。实验结果表明，该策略与已有的获取函数相结合可以显著提高性能。
提出了一种基于重新加权的主动学习策略
该策略为每个标记分配动态平滑的权重
解决命名实体识别中的数据不平衡和学习信号不足问题
实验结果表明该策略与已有获取函数结合显著提高性能
验证了该策略的实际有效性
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
