基于深度学习的命名实体识别研究综述

• 作者: 何玉洁 杜方 史英杰 宋丽娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 关键词: 自然语言处理 命名实体识别 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（11）
• 所属期刊栏目: 热点与综述|Research Hotspots and Reviews
• 页码范围: 21-36
• 页数: 16页
• 分类号: TP391.1|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0170

摘要

命名实体识别技术是信息抽取、机器翻译、问答系统等多种自然语言处理技术中一项重要的基本任务.近年来,基于深度学习的命名实体识别技术成为一大研究热点.为了方便研究者们了解基于深度学习的命名实体识别研究进展及未来发展趋势,对当前基于卷积神经网络、循环神经网络、transformer模型以及其他一些命名实体识别方法展开综述性介绍,对四类方法进行了深入分析和对比.同时对命名实体识别应用领域以及所涉及到的数据集和评测方法进行了介绍,并对未来的研究方向进行了展望.