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利用合成数据集对命名实体识别上下文进行排序学习
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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
本文介绍了一种基于自我监督预训练语言模型的识别命名实体系统的方法，并提出了三种正交方案来改进模型泛化能力。实验结果表明，该方法在少样例学习环境中表现优异，同时在无训练和少样例学习环境下建立了最新的业界记录。
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关键要点
- 提出了一种基于自我监督预训练语言模型的命名实体识别系统的方法。
- 探讨了三种正交方案以提高模型在少样例情况下的泛化能力。
- 实验结果显示该方法在少样例学习环境中表现优异。
- 在无训练和少样例学习环境下建立了业界最新记录。
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