基于深度学习模型的命名实体识别研究进展

基于深度学习模型的命名实体识别研究进展(中文8800字,英文PDF)
 摘要
命名实体识别（NER）是NLP系统中用于问答，信息检索，关系提取等的关键组件.NER系统已被广泛研究和开发数十年，但使用深度神经网络（NN）的精确系统仅在过去几年里演出。 我们对NER的深度神经网络架构进行了全面的调查，并将其与基于特征工程和其他有监督或半监督学习算法的NER的先前方法进行了对比。我们的结果突出了神经网络所实现的改进，并展示了如何将过去基于特征的NER系统的一些经验教训纳入进一步改进。