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Mitigating Out-of-Entity Errors in Named Entity Recognition: A Sentence-Level Strategy
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新框架S+NER，旨在解决命名实体识别中的实体外错误（OOE）问题。该框架通过预训练语言模型理解上下文，并结合对比学习和模板池化方法优化表示。实验结果表明，S+NER在多个基准数据集上优于现有的OOE-NER模型。
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关键要点
- 本研究提出了一种新框架S+NER，旨在解决命名实体识别中的实体外错误（OOE）问题。
- S+NER通过预训练语言模型理解目标实体的句子上下文。
- 该框架结合对比学习策略和模板池化方法来优化句子级表示。
- 实验结果表明，S+NER在多个基准数据集上优于现有的OOE-NER模型。
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