자기 지도 학습 기반 명명 개체 인식

자기 지도 학습 기반 명명 개체 인식(NER)은 마스크 언어 모델링과 같은 대규모 자기 지도 사전 학습과 토큰 수준의 미세 조정을 결합하여 텍스트에서 명명된 개체를 식별하고 분류합니다. 개체 레이블을 보기 전에 일반적인 언어적 표현을 학습함으로써, 주석이 달린 NER 훈련 데이터가 부족한 경우에도 모델은 강력한 성능을 달성합니다.