本文介绍了多种针对中文及其他语言的命名实体识别（NER）方法，包括Mulco模型、Biaffine对比学习框架和混合标注方法。这些方法在不同数据集上经过实验验证，尤其在处理嵌套实体和低资源环境下的NER任务中表现优异，显示了大型语言模型提升数据集质量的潜力。