mask prompt ner

引用\[2\]中提到了一种新的方法，即使用小样本思路的prompt来进行NER（命名实体识别）。这种方法被称为Template-free Prompt Tuning for Few-shot NER。然而，该方法的代码并未开源，因此对于其中的一些问题，需要通过给作者发邮件来解决。\[2\]

在这种方法中，使用prompt来指导NER模型进行实体识别。但是，对于非实体的词被mask之后，如何预测它们仍然是一个待解决的问题。因此，目前还没有一个明确的解决方案。\[1\]

此外，该方法还引出了一个新的问题，即如何选择代表实体类型的字符，也被称为label word。这个问题需要进一步研究和探索。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Prompt单次预测就能做NER——EntLM解读](https://blog.csdn.net/qq_33161208/article/details/123414290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [抛弃模板的Promot Learning用于NER任务](https://blog.csdn.net/DongxueB/article/details/126159006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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