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文档摘要

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多任务元学习赋能细粒度实体分类：方法、实践与展望

一、引言

1.1研究背景与动机

在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域，细粒度实体分类（Fine-GrainedEntityClassification）作为一项关键任务，旨在将文本中的实体划分到更为细致的类别中。这一任务在众多实际应用场景中发挥着不可或缺的作用。以知识图谱构建为例，高质量的细粒度实体分类能够为知识图谱提供丰富且准确的实体信息，增强知识图谱的语义表达能力和知识推理能力，从而提升知识图谱在智能问答、语义搜索等应用中的性能。在信息检索领域，细粒度实体分类有助于提高检索的精准度，