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Boundary-Aware Large Language Models for Few-Shot Named Entity Recognition

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内容提要

本研究提出了一种边界感知的对比学习策略，旨在解决少量样本命名实体识别中的假跨度检测和实体原型对齐问题。实验结果表明，该方法在多个基准测试中表现优越，验证了其有效性。

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标签

models 假跨度检测 命名实体识别 实体原型对齐 对比学习 少量样本
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