该研究通过使用 D&D 领域的可用怪物相关知识对 Trankit 进行微调，训练系统在新的 NER 标签下从相关领域文档中提取怪物名称，并将其与零样本 Trankit 模型和两个 FLAIR 模型进行了准确性比较，结果显示经过微调的 Trankit 模型获得了 87.86% 的 F1 分数，超过其他考虑的模型。

Feb, 2024

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 模型，并强调了它们的专业适应性。此外，研究还涉及强化学习、创新构建（如 E-NER）以及光学字符识别（OCR）在增强 NER 能力方面的相互作用。论文以实际领域为基础，阐明了 NER 在金融和生物医学等领域中不可或缺的作用，并解决了它们所面临的独特挑战。结论部分概述了开放性挑战和路径，将这项工作标记为进入 NER 研究和应用的全面指南。

Sep, 2023

本研究介绍了一项新任务：Dynamic Named Entity Recognition（DNER），提供了一个框架，以更好地利用上下文来评估算法提取实体的能力。DNER 基于两个数据集，DNER-RotoWire 和 DNER-IMDb，我们评估了基线模型并提出了与此新任务相关的问题和研究方向的实验。

Feb, 2023

本文综述了深度神经网络在命名实体识别方面的应用，相对于传统的基于特征工程和监督或半监督学习算法的实体识别方法，神经网络在该领域中取得了更好的效果，并表明吸收过去的基于特征的 NER 系统的一些经验教训可以进一步提高性能。

Oct, 2019

本文基于三个维度的分类法，系统地回顾了深度学习在命名实体识别上的应用技术，并介绍了面临的挑战和未来的研究方向。

Dec, 2018

命名实体识别（NER）旨在从文本中提取命名真实世界对象并确定它们的类型，本文首先概述了最近流行的方法，然后探讨了其他调查中较少涉及的基于图和变换器的方法，包括大型语言模型（LLMs）。其次，重点介绍了适用于稀缺注释数据集的方法。第三，我们评估了主要 NER 实现在不同类型的数据集上的性能，并对从未共同考虑过的算法进行了深入比较。我们的实验揭示了数据集特征如何影响我们比较的方法的行为。

Jan, 2024

本文旨在量化命名实体识别（NER）方法在 Web 内容和用户生成内容中的多样性如何影响其效果，并发现 NER 方法在具有有限训练数据的多样化数据类型中难以实现推广。文章还发现，领先的 NER 系统靠训练数据中的表面形式，很难进行推广。

Jan, 2017

通过大规模语言模型，命名实体识别可以达到更精细化的实体类型识别、零样本识别和语句检索等目标，但这些目标仍然需要进一步研究和探索。

Oct, 2023

通过在 Apache Spark 之上重新实现 Bi-LSTM-CNN-Char 深度学习架构，我们提出了一个单可训练的命名实体识别（NER）模型，该模型在七个公共生物医学基准测试中获得了新的最优结果，而不使用像 BERT 这样的重​​型上下文嵌入。该模型在生产级别代码库中作为开源 Spark NLP 库的一部分免费提供，并且可以扩展以支持其他人类语言，而不需要更改代码。

Nov, 2020

本文提出了使用分布式词表示有效地将一个领域中学习的模型适应到其他领域的方法，并分析了不同领域之间的语言变异以识别可以提高性能的语言见解，提出了捕捉词汇用法的领域特定语义的方法，并演示了如何有效地使用此类领域特定知识来学习在领域适应设置中优于以前基准的 NER 模型。

Dec, 2016