基于深度学习的中文命名实体识别方法综述

中文命名实体识别（CNER）是指从中文文本中识别出具有特定类别和边界的实体，如人名、地名、机构名等。CNER是自然语言处理（NLP）的基础任务之一，对于问答系统、机器翻译、信息抽取等应用具有重要意义。然而，CNER也面临着一些挑战，如中文的词边界模糊、实体类别多样、实体嵌套复杂等。

近年来，深度学习技术在CNER上取得了显著的进展，通过端到端的方式自动学习文本特征，提高了CNER的准确性和鲁棒性。本文旨在对基于深度学习的CNER方法进行综述，主要包括以下几个方面：

• 首先，介绍CNER的概念、应用场景和主要难点。
• 其次，介绍CNER的常用数据集和评估指标。
• 第三，按照主要网络架构对CNER的深度学习模型进行分类和梳理，包括基于循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、图神经网络（GNN）、Transformer等的模型。
• 第四，总结CNER的现有工作中存在的不足和未来的研究方向。