复现：Named Entity Recognition with Small Strongly Labeled and Large Weakly Labeled Data
信达雅的原则；
数据->模型->训练。
Named Entity Recognition with Small Strongly Labeled and Large Weakly Labeled Data
问题出发点：在只有少量手工标注数据和大量无标注数据的前提下，使用无标注数据会有损模型性能，为了解决这个问题，文章提出了如下的三段论模型。
模型部分：
- Stage I: Domain Continual Pre-training over Unlabeled Data
使用掩码语言模型在领域内的无标注数据上做预训练，初始化参数为PLM的参数。——目的可能为了让PLM适应新领域的语言特征
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