為何需要自動化標註集融合
命名實體識別（Named Entity Recognition，NER）是自然語言處理核心任務，應用於搜尋、問答與資訊擷取等場景。構建高品質標註語料耗時且昂貴，成為推動研究前行的瓶頸。根據 arXiv:2508.06877v1，新興資料集融合多仰賴人工標籤映射或標籤圖策略，缺乏可擴展性與可解釋性。
ESNERA 核心原理與標籤對齊策略
ESNERA 結合實證相似度（empirical similarity）與語義相似度（semantic similarity），先以標籤共現頻次與統計關係衡量實證相似度，並透過 BERT embedding 向量餘弦相似度計算語義相似度，再採貪婪式成對合併（greedy pairwise merging），達到自動化標籤對齊。
實驗設計與性能驗證
研究於兩階段驗證成效。第一階段融合三大公開 NER 語料（如 CoNLL-2003、OntoNotes 5.0 與 WNUT17），結果顯示統一標籤空間後整體 F1 僅下降 0.3%。第二階段導入金融領域自建小規模資料，低資源場景下 F1 提升 2.1%，證實 ESNERA 在專業領域的適用性與效果（根據 arXiv:2508.06877v1）。
開發流程優化與效能提升
導入 ESNERA 可減少 70％ 以上人工映射時間，並結合容器化微服務與 CI/CD 管線，自動化標籤對齊與測試流程。前端與後端系統共用統一標籤集，降低版本衝突風險，並確保線上推理服務一致性與穩定性。
落地實戰建議與工具鏈整合
建議先於 Hugging Face Datasets 讀取多來源語料，使用 PyTorch 或 TensorFlow 計算 embedding 加速語義相似度，並透過 Numpy 實作貪婪合併策略。結合單元測試與 Benchmark 指標，確保合併後模型效能不受影響。
未來方向與拓展應用
未來可探索跨語言與跨模態實體對齊，並結合 Active Learning 實現半自動標註優化。建議在前端控制台新增可視化報表，提供即時標籤對齊結果與效能指標，增強使用者信任與決策效率。
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