本文介绍了全国大数据与计算智能挑战赛中的一项赛题——面向低资源和增量类型的命名实体识别。该任务旨在考察模型在小样本和持续学习场景下的性能，涉及自然语言处理、深度学习和命名实体识别技术。文章详细阐述了赛题背景、数据集特点、评测标准以及模型训练和优化策略，提供了数据增强、正则化等提高模型泛化能力的建议。
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
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面向低资源和增量类型的命名实体识别
（大数据与决策实验室）
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