소수 샘플 기반 명명 실체 인식

Few-Shot Named Entity Recognition (NER)는 자연어 처리 분야의 하위 작업으로, 텍스트에서 사람 이름, 조직, 시간 등의 고유 명사를 식별하는 것을 목표로 합니다. 이 작업의 핵심 목적은 적은 양의 라벨링된 데이터만으로도 새로운 엔티티 유형을 효율적으로 인식하고 분류하는 것입니다. Few-Shot NER은 신규 분야의 엔티티 인식 요구사항에 빠르게 적응할 수 있는 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 데이터가 부족한 상황에서 시스템 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.