小样本实体识别对低资源域中的实体标记是必要的。但现有的小样本实体识别方法只从源域学习特定于类的语义特征和中间表示这影响了对不同目标域的通用性。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 引入迁移学习：使用源域的数据进行训练，然后将学习到的特征迁移到目标域中。可以使用预训练的模型来提取通用的语义特征，然后在目标域上进行微调。

2. 使用多任务学习：除了实体识别任务，可以引入其他相关的任务，如命名实体分类或实体关系抽取。这样可以共享源域和目标域之间的知识，提高模型在目标域上的性能。

3. 数据增强：对于目标域中的小样本，可以使用数据增强的方法来生成更多的训练样本。可以使用同义词替换、句法变换等技术来扩充数据集。

4. 领域适应方法：可以使用领域适应的方法来减小源域和目标域之间的差异。可以使用对抗训练或领域自适应等技术来使模型适应目标域的特点。

综上所述，通过引入迁移学习、多任务学习、数据增强和领域适应等方法，可以提高小样本实体识别在低资源域中的性能，并增强模型对不同目标域的通用性。