本研究提出了两种神经网络架构用于嵌套的命名实体识别（NER）。第一种通过标准 LSTM-CRF 架构中的笛卡尔积来建模多标签，第二种将嵌套的 NER 视为序列到序列的问题，并使用硬关注 (word whose label is being predicted) 来进行标签预测。此外，我们丰富了最近发布的上下文嵌入：ELMo，BERT 和 Flair，以进一步改进四个嵌套实体 Corpora 的结果，并报告了 CoNLL-2002 荷兰语和西班牙语以及 CoNLL-2003 英语的具有最新结果。

Aug, 2019

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

本文提出了一种集成多种模型的混合方法，以解决生物医学实体识别中的局限性，并在 i2b2/2010 数据集上评估，得到了 90.11 的 F1 分数。

Dec, 2023

本文首次提出了针对 few-shot 嵌套 NER 任务的 Biaffine 对比学习框架 (BCL)，该框架利用上下文依赖来区分嵌套实体，将语义表示与上下文跨度表示相结合，并采用对比学习来调整表示分布，实现更大的边缘边界和更广泛的领域迁移学习能力。实验结果表明，在三个英语、德语、俄语嵌套 NER 数据集上，BCL 在 1-shot 和 5-shot 任务中的 F1 得分优于三个基本模型。

Dec, 2022

本文介绍了一种针对命名实体识别中嵌套实体的一种新方法 —— 全局结构分析和点互信息统计，提高了该方法的性能及领域适应能力。

Apr, 2022

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

本报告提出了一种基于条件随机场层和双向 LSTM 层的神经网络体系结构，其中嵌入向量（Glove，BERT）的融合输入被用来增强模型的泛化能力，还引入了一个分类模型来分离句子并对弱类和强类进行优化以提高 Named Entity Recognition 任务的性能。经实验证明，该方法显著提高了弱类的表现结果，并且只使用了非常少量的数据集。

Mar, 2020

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

本文提出使用卷积神经网络来建模得分矩阵中的空间关系以解决嵌套的命名实体识别问题，实验证明相较于最近提出的同类方法，本文提出的方法更为优秀，并且发现不同的论文使用不同的句子标记化会对结果产生影响，因此提供一种易于使用的预处理脚本以便于日后比较。

Aug, 2022

该研究提出两阶段标识器以识别嵌套实体，其通过过滤种子跨度和边界回归生成跨度建议，并准确地标记跨度与相应类别。实验结果表明，该方法优于以往最先进的模型。

May, 2021