龙与地下城领域中命名实体识别的比较分析
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。在特定领域（如奇幻文学）中，许多自然语言处理任务面临挑战，如命名实体识别（NER）。本研究在 7 本龙与地下城（Dungeons and Dragons）冒险书籍上分析了 10 个 NER 模型的领域特定性能，并发现 Flair、Trankit 和 Spacy 在 D&D 语境下识别命名实体方面表现优异。
本文探讨了命名实体识别在自然语言处理中的应用，包括基础概念和集成算法，特别是 BERT、LSTM 和 CNN。研究强调了针对金融、法律和医疗等领域的定制模型，并解决了独特挑战。此外，研究还涉及强化学习、创新构建和光学字符识别。结论部分概述了开放性挑战和路径，是进入 NER 研究和应用的全面指南。
