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作者：张继元;钱育蓉;冷洪勇;侯树祥;陈嘉颖;
单位：新疆大学软件学院;新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室;新疆大学软件工程重点实验室;北京理工大学计算机学院;新疆大学信息科学与工程学院;
摘要：命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务，其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体，如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中，研究人员提出过多种方法，包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来，随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展，深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点，并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术，主要分为四类：基于卷积神经网络模型、基于循环神经网络模型、基于Transformer模型和基于图神经网络模型的命名实体识别。此外，对深度学习的命名实体识别架构进行了介绍。最后，探讨命名实体识别所面临的挑战以及未来可能的研究方向，以期推动命名实体识别领域的进一步发展。
关键词：命名实体识别;;深度学习;;自然语言处理;;卷积神经网络;;循环神经网络;;Transformer;;图神经网络
基金资助：国家自然科学基金项目（62266043）;国家自然科学基金项目（61966035）;; 新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2021D01C083）;新疆维吾尔自治区自然科学基金项目（2022D01C692）;; 新疆维吾尔自治区高校基本科研业务经费科研项目（XJEDU2023P012）;; 杰出青年科学基金（2023D01E01）;; 天山创新团队（2023D14012）;; 新疆高校基本科研业务费项目(XJEDU2023Z001)
