SAM-NER은 도메인 및 스키마 변화에 취약한 제로샷 개체명 인식(ZS-NER) 문제를 해결하기 위한 프레임워크입니다. 세 단계로 구성된 SAM-NER은 개체 발견, 추상 중재, 의미 교정 단계를 거쳐 도메인 불변 아키타입 공간을 활용합니다. CrossNER 벤치마크 실험에서 기존 ZS-NER 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 구현 코드는 GitHub에서 공개될 예정입니다.