在空的NER模型上运行火车时，我应该只包含标记的数据（必须至少包含一个实体的数据），还是应该完全不包含任何标签的数据（在这种情况下，教学在某些情况下这些单词没有标签的模型）？
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如果您查看NER的常用训练数据（您可以在http://nlpprogress.com/english/named_entity_recognition.html上找到链接），则会看到大多数/每个示例至少都有一个实体。
尽管如此，该模型仍可能了解到，在任何给定的示例中大多数实体类型都不会出现。但是您总是可以尝试添加真实否定的例子，看看是否有帮助