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PICLe：低资源命名实体识别中的上下文学习伪标注
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了PICLe框架，解决了低资源命名实体识别中上下文学习对示范选择的敏感性，利用部分正确的伪标注实现有效的任务转移，最终在多个生物医学数据集上超越了ICL。
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关键要点
- 本研究提出了PICLe框架，旨在解决低资源命名实体识别中的上下文学习对示范选择的敏感性问题。
- 研究探讨了如何利用部分正确的伪标注实现有效的任务转移。
- PICLe框架通过零样本标注和聚类方法，从生成的示范中独立预测实体提及。
- 在多个生物医学数据集上，PICLe在无人工标注的情况下超越了ICL。
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