【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，属于人工智能自然语言处理领域。
技术介绍
1、命名实体识别是多种自然语言处理任务的基础，例如实体链接、事件提取和问答。现有的使用预训练语言模型的命名实体识别方法通过采用标准的全监督范式已经取得了出色的性能。然而，这种监督范式严重依赖于大规模标注数据。因此，在现实场景中，当遇到低资源场景时，现有方法往往会遇到困难。
2、为了解决低资源命名实体识别任务的挑战，多种方法已经被提出，包括元学习、提示学习和上下文学习。在这些方法中，上下文学习通过将命令和少样本示例拼接起来，以提示大语言模型进行预测。这种学习方法是即插即用的，不需要额外的归纳偏差学习或复杂的模板设计。
3、一般来说，上下文学习的主要研究可以分为两个方向：命令形式和示例检索。命令形式的差异可能会导致模型预测结果的显著差异。比如，和直接将简单指令用作命令的方法相比，根据实体类型进行多轮问答可以改善命名实体识别任务的性能。然而，命令通常是人类手动创建的，这导致命令设计成为了一个工程问题，需要大量的人类
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1.基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于：对所述步骤1)中的基于大语言模型的预识别具体如下，
3.根据权利要求1所述的基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于：对所述步骤2)中的基于本体的示例过滤具体如下，
4.根据权利要求1所述的基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于：对所述步骤3)中的基于语义的示例检索具体如下，
5.根据权利要求1所述的基于本体和语义...
【技术特征摘要】
1.基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于，具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于：对所述步骤1)中的基于大语言模型的预识别具体如下，
3.根据权利要求1所述的基于本体和语义一致性示例检索的低资源实体识别方法，其特征在于：对所述...
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