Prompt-MNER

Prompt-MNER是自然语言处理（NLP）领域中的一种技术，全称为Prompt-based Multi-Entity Recognition。它是一种基于提示的方法，用于命名实体识别（NER）任务，这是一种文本分析任务，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构等。Prompt-MNER通常结合了预训练语言模型（如BERT、RoBERTa或T5）和提示设计技巧，通过给模型提供一些上下文相关的提示，帮助模型更准确地理解和定位实体。

这种技术的核心思想是利用人类编写的简洁提示来引导模型在没有明确标签的情况下学习如何识别实体。它简化了传统NER任务中的标注需求，并且在一些零样本或少量样本文本的应用场景中表现出色。