命名实体识别的综合概述：模型、特定领域应用和挑战
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。自然语言处理（NLP）领域中，命名实体识别（NER）作为从非结构化文本中提取结构化洞见的关键机制，在本文中得到全面探索，融合了基础原理和当代人工智能的进展。该研究从 NER 的基本概念开始，涵盖了从传统的基于规则的策略到当代的转换器架构的一系列技术，特别是突出了 BERT 与 LSTM 和 CNN 等集成算法。该论文强调了针对金融、法律和医疗等复杂领域定制的领域特定 NER...
本文探讨了命名实体识别在自然语言处理中的作用，介绍了相关技术，特别是 BERT、LSTM 和 CNN 等集成算法。研究强调了针对金融、法律和医疗等领域的定制模型，并解决了它们所面临的挑战。结论部分概述了开放性挑战和路径，是 NER 研究和应用的全面指南。
