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基于 StackOverflow 的小样本命名实体识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种有效的方法来建立识别命名实体（NER）系统，通过自我监督预训练语言模型（PLMs）和三种正交方案改进模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在少样例学习环境中优于基线方法，并在无训练和少样例学习环境下创造了最新的业界记录。
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关键要点
- 提出了一种有效的方法来建立识别命名实体（NER）系统。
- 基于自我监督预训练语言模型（PLMs）和三种正交方案。
- 改进模型在少样例学习环境中的泛化能力。
- 实验结果显示该方法优于基线方法。
- 在无训练和少样例学习环境下创造了最新的业界记录。
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