マルチエージェントLLMフレームワーク、低リソース環境でのNERを強化

本研究は、トレーニングデータが限られた状況でのNamed Entity Recognition (NER)を改善するためのマルチエージェントフレームワークを探求しています。低リソース設定と知識検索、曖昧性解消、および反射分析の使用に焦点を当てていることは、実用的なAIアプリケーションへの貴重な貢献を示唆しています。

• •フレームワークは、NERタスクに複数のエージェントを活用しています。
• •限られたトレーニングデータの課題に対処しています。
• •アプローチは、知識検索、曖昧性解消、および反射分析を組み込んでいます。