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TriG-NER：用于不连续命名实体识别的三元组网格框架
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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TriG-NER框架，旨在解决不连续命名实体识别中的实体分散问题。通过三元组损失提高实体边界检测的准确性，实验结果表明其优于现有模型。
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关键要点
- 本研究提出了TriG-NER框架，旨在解决不连续命名实体识别中的实体分散问题。
- 现有方法缺乏通用性，无法有效处理不连续实体。
- TriG-NER通过在标记级别应用三元组损失，提升了实体边界检测的准确性。
- 实验结果显示，TriG-NER在主流DNER数据集上显著优于现有模型。
- TriG-NER为不连续实体提取设定了新基准。
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