自然语言处理技术之细粒度实体识别
细粒度实体识别（Fine-Grained Named Entity Recognition, FG-NER）
1. 概述
细粒度实体识别是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要研究方向，其目标是从文本中识别出更加具体和详细的实体类型。相比于传统的实体识别（NER），细粒度实体识别不仅关注常见的实体类别（如 人名 、 地点 、组织等），还进一步细分为具体的子类，如 电影名称 、 书籍名称 、 药品 、疾病等。这种细粒度的识别在很多领域都有广泛应用，包括医疗、金融、法律、社交媒体等。
2. 细粒度实体识别的挑战
- 标签多样性与细粒度分类 ：随着标签数量的增加，
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