https://github.com/Serega6678/NuNER
공식 코드NuNER: Entity Recognition Encoder Pre-training via LLM-Annotated Data
Papers with Code 아카이브
Zero-shot Named Entity Recognition (NER)
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Named Entity Recognition is Zero-shot Settings. The model has not been trained in the specific dataset
코드
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
https://github.com/beyonderxx/instructuie
공식 코드InstructUIE: Multi-task Instruction Tuning for Unified Information Extraction
https://github.com/hitz-zentroa/gollie
공식 코드GoLLIE: Annotation Guidelines improve Zero-Shot Information-Extraction
https://github.com/osainz59/Ask2Transformers
공식 코드Textual Entailment for Event Argument Extraction: Zero- and Few-Shot with Multi-Source Learning
https://github.com/whoisjones/familarity
공식 코드https://github.com/wzh-nlp/www25-cmas
공식 코드A Cooperative Multi-Agent Framework for Zero-Shot Named Entity Recognition
https://github.com/yyding1/gner
공식 코드Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition
https://github.com/opennlg/openba-v2
Rethinking Negative Instances for Generative Named Entity Recognition
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.