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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
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 分析了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。
- 研究结果对改善实体识别的实际应用有着重要影响。
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