不是所有实体都是平等的：考察细粒度实体分类的长尾问题

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了预训练语言模型在细粒度实体分类任务中对稀有实体表现不佳的问题。通过分析实体在大规模网络数据中的频率与预训练模型编码的实体概率之间的相关性，论文提出需要超越现有模型的方法，以提升对罕见或新实体的分类准确性。研究结果对改善实体识别的实际应用有着重要影响。

本研究探讨了预训练语言模型在细粒度实体分类中对稀有实体表现不足的问题。通过分析实体频率与模型编码概率的相关性，提出了改进方法，以提高对罕见实体的分类准确性，具有重要的应用价值。

分类准确性 改进方法 稀有实体 细粒度实体分类 预训练语言模型
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