一种基于演进式提示的低资源命名实体识别方法及系统

本发明涉及一种基于演进式提示的低资源命名实体识别方法及系统，属于提示学习技术领域，该方法包括以下步骤：利用零样本指令引导LLMs生成无标签数据的伪标签集，构建实体类型定义库与差异库并进行聚类筛选，驱动LLMs生成类型定义及差异描述。动态选取伪样例构建上下文示例，结合类型知识优化指令，通过动态权重融合策略更新伪标签集。该方法创新融合自生成语义约束与权重调整机制，利用定义模板强化类型边界认知，通过差异对比提升辨别能力。多轮迭代中，类型定义完善与伪标签质量提升形成正向循环，有效解决零样本场景下实体边界模糊和类型混淆问题。整个流程无需人工标注，实现低资源场景的实体识别自增强。