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命名实体识别（NER）（也称为实体标识，实体组块和实体提取）是信息抽取的子任务，旨在将非结构化文本中提到的命名实体定位和分类为预定义类别，例如人员姓名、地名、机构名、专有名词等。
A Cooperative Multi-Agent Framework for Zero-Shot Named Entity Recognition
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Academic Case Reports Lack Diversity: Assessing the Presence and Diversity of Sociodemographic and Behavioral Factors related to Post COVID-19 Condition
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Survey: Understand the challenges of MachineLearning Experts using Named EntityRecognition Tools
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TriNER: A Series of Named Entity Recognition Models For Hindi, Bengali & Marathi
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Majority or Minority: Data Imbalance Learning Method for Named Entity Recognition
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SubRegWeigh: Effective and Efficient Annotation Weighing with Subword Regularization
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Augmenting NER Datasets with LLMs: Towards Automated and Refined Annotation
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