本研究提出了利用大语言模型的少量示例提示方法，解决了传统NER系统对大量标注数据依赖的问题。研究发现，大模型在适应新实体类型和领域时表现出色，凸显了少量学习在降低标注数据需求方面的潜力，提升了NER的可扩展性和可达性。

利用大语言模型进行少量示例提示的命名实体识别评估
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