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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。
Graph-Convolutional Networks: Named Entity Recognition and Large Language Model Embedding in Document Clustering
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Adapting Multilingual LLMs to Low-Resource Languages with Knowledge Graphs via Adapters
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CRENER: A Character Relation Enhanced Chinese NER Model
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Familiarity: Better Evaluation of Zero-Shot Named Entity Recognition by Quantifying Label Shifts in Synthetic Training Data
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OpenNER 1.0: Standardized Open-Access Named Entity Recognition Datasets in 50+ Languages
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AI-assisted Knowledge Discovery in Biomedical Literature to Support Decision-making in Precision Oncology
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Training LayoutLM from Scratch for Efficient Named-Entity Recognition in the Insurance Domain
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Few-Shot Domain Adaptation for Named-Entity Recognition via Joint Constrained k-Means and Subspace Selection
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Accurate Medical Named Entity Recognition Through Specialized NLP Models
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Mitigating Out-of-Entity Errors in Named Entity Recognition: A Sentence-Level Strategy
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The Use of Artificial Intelligence in Military Intelligence: An Experimental Investigation of Added Value in the Analysis Process
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BANER: Boundary-Aware LLMs for Few-Shot Named Entity Recognition
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GerPS-Compare: Comparing NER methods for legal norm analysis
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A Multi-way Parallel Named Entity Annotated Corpus for English, Tamil and Sinhala
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Retrieval Augmented Instruction Tuning for Open NER with Large Language Models
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