第256章 感冒了(第5/6页)
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（nlp）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此 ner 模型的构建
取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西
班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的 ner 模型主要关注单词本身。
的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇
特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（cws）、语义部分标签（pos）等外部
信息，因此构建中文命名实体识别（er）模型更为复杂。目前，ner 任务的研究方法主要包括基
于词典和规则的方法、基于机器学习（l）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。
目前，联合实体和关系提取神经模型可分为参数共享和序列标注两种方式。然而，许多研究将
实体和关系的联合提取看作是序列标记问题。尽管如此，识别复杂的关系仍然是一个具有挑战性的
任务，需要进一步提高联合提取模型的性能。此外，大多数新兴的联合提取神经模型仅在英语基准