يدل العمل الحالي في التعرف على الكيان المسمى (NER) أن تقنيات تكبير البيانات يمكن أن تنتج نماذج أكثر قوة.ومع ذلك، تركز معظم التقنيات الموجودة على زيادة البيانات داخل المجال في سيناريوهات الموارد المنخفضة حيث تكون البيانات المشروحة محدودة للغاية.في هذا العمل، نأخذ هذا الاتجاه البحثي إلى المعاكس ودراسة تكبير بيانات المجال عبر المجال لمهمة NER.نحن نبحث في إمكانية الاستفادة من البيانات من مجالات الموارد العالية من خلال إسقاطها في مجالات الموارد المنخفضة.على وجه التحديد، نقترح بنية عصبية رواية لتحويل تمثيل البيانات من الموارد العالية إلى مجال موارد منخفضة من خلال تعلم الأنماط (مثل الأناقة والضوضاء والاختصارات، وما إلى ذلك) في النص الذي يميزها ومساحة ميزة مشتركةحيث يتماشى كلا المجالين.نقوم بتجربة مجموعات بيانات متنوعة وإظهار أن تحويل البيانات إلى تمثيل مجال الموارد المنخفض يحقق تحسينات كبيرة على استخدام البيانات فقط من مجالات الموارد العالية.