​近年来，预训练语言模型（PLM）在各种下游自然语言处理任务中表现出卓越的性能，受益于预训练阶段的自监督学习目标，PLM 可以有效地捕获文本中的语法和语义，并为下游 NLP 任务提供蕴含丰富信息的语言表示。然而，传统的预训练目标并没有对文本中的关系事实进行建模，而这些关系事实对于文本理解至关重要。

在本文中，我们发布了Few-NERD，一个大规模的人工标注的用于few-shot NER任务的数据集。