本文介绍基于双向 LSTM 和条件随机场，以及基于转移的方法的两种新的神经网络模型，这些模型不依赖于领域特定的知识和语言。通过使用监督语料库和未标注语料库，字符表示和无监督的学习表示，这些模型在四种语言中实现了名词实体识别的最先进性能。

Mar, 2016

本篇论文提出了三种基于神经网络的提及检测方法，并在共指消解和 NE 嵌套任务中进行了评估和应用，基于最佳方法得出的模型在提高性能方面表现出色。

Jul, 2019

提出了一种基于转换和使用通用神经编码的简单有效的模型，能够识别医学命名实体识别中存在的连续和不连续的提及，同时在三个生物医学数据集上实验表明，该模型能够有效识别不连续提及，不会牺牲连续提及的准确性。

Apr, 2020

本文提出使用词性识别和命名实体识别相结合的方法，在 NER 中推广了语法结构树，并引入局部边际化算法来解决名字嵌套的问题。实验结果表明，使用本文提出的方法在 ACE2004，ACE2005 和 NNE 数据集上达到了现有最优效果，并在 GENIA 数据集上表现出色，并且具有快速的推理速度。

Mar, 2022

本文提出了一种基于分层上下文表示的模型，通过句子级和文档级表示来提高实体识别模型中全局信息的利用，其中包括标签嵌入和注意机制以及键值内存网络，实验证明该模型在三个基准数据集上表现出优越的效果。

Nov, 2019

本文提出了一种针对 NLP 中需要汇总来自远处的同一实体的信息的情况的循环层，该层使用外部系统提取的指代注释连接属于同一簇的实体提及，并将其合并到最先进的阅读理解模型中，从而改善了 Wikihop、LAMBADA 和 bAbi 人工智能任务的性能，并且可在数据稀缺时获得大的收益。

Apr, 2018

本文提出了一种神经再排序系统，用于命名实体识别，利用递归神经网络模型来学习涉及命名实体提及的句子级模式，使用 LSTM 和 CNN 结构来学习这些句子的深层表示以进行再排序。实验结果表明，我们的系统可以显著提高命名实体识别准确率，超过了两个不同的基线，并在标准基准测试中报告了最好的结果。

Jul, 2017

本文提出一种统一的框架，通过将命名实体识别任务形式化为机器阅读理解问题，能够同时处理平面 NER 和嵌套 NER 任务，并在实验中验证该框架在嵌套 NER 数据集上大幅提高性能，并在平面 NER 中获得当前最佳结果。

Oct, 2019

本文针对移位 - 归约分析的相对弱点，利用双向 LSTM 模型提取向前追望特征，并将结果传递给强大的过渡性成分分析器，提高了 1.3% 在 WSJ 和 2.3% 在 CTB 中的准确性。

Dec, 2016

通过语法和树结构，我们使用基于语言学的方法识别实体，并通过相对和全局注意机制增强模型特征，最终在标记空间中线性投影加权向量以预测实体标签，发现该模型可以检测揭示句子中实体类型的单词，并在两个数据集上创立了新的最新技术水平。

Sep, 2019