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supervised named entity recognition
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一种基于 Transformer 的零样本和少样本生物医学命名实体识别方法
本论文提出了一种基于 transformer 的方法来解决在生物医学领域中监督命名实体识别(NER)的挑战,包括零样本和少样本 NER。该方法基于将多类令牌分类的任务转化为二进制令牌分类,并在更多数据集和医学实体上预训练,从中可以学习给定实
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