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基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术研究
一、引言
随着信息技术的飞速发展，海量的文本数据在互联网上不断涌现。如何从这些文本数据中提取出有价值的信息，一直是自然语言处理领域的重要研究课题。命名实体识别（NER）和关系抽取（RE）是自然语言处理中两个关键的技术。本文旨在研究基于提示学习的命名实体识别和关系抽取技术，探讨其研究进展和实际应用价值。
二、命名实体识别（NER）
命名实体识别是自然语言处理中的一个基本任务，主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、机构名等。传统的命名实体识别方法主要依赖于人工定义的规则和词典，然而这种方法在面对复杂多变的文本时，其效果往往不尽如人意
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