Zero Shot Named Entity Recognition Ner

零样本命名实体识别（Zero-shot Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理领域的一项重要任务，旨在无需针对特定数据集进行训练的情况下，准确识别文本中的命名实体。该技术通过利用预训练模型的泛化能力，实现对未见过的数据的高效实体识别，具有广泛的应用价值，尤其是在新领域或数据稀缺场景下。