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命名實體識別（NER）是自然語言處理的核心應(yīng)用任務(wù)之一。傳統(tǒng)和深度命名實體識別方法嚴(yán)重依賴于大量具有相同分布的標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)，模型可移植性差。然而在實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)往往都是小數(shù)據(jù)、個性化數(shù)據(jù)，收集足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是非常困難的。在命名實體識別中引λ遷移學(xué)習(xí)，利用源堿數(shù)據(jù)和模型完成目標(biāo)堿任務(wù)模型構(gòu)建，提高目標(biāo)領(lǐng)域的標(biāo)注數(shù)據(jù)量和降低目標(biāo)堿模型對標(biāo)注欻據(jù)數(shù)量的濡求，在處理資源匱乏命名實體識別任務(wù)上，具有非常好的效果。首先對命名實體識別方法和難點以及遷移學(xué)習(xí)方法進行概述;然后對近些年應(yīng)用于命名實體識別的遷移學(xué)習(xí)方法，包括基于數(shù)據(jù)遷移學(xué)習(xí)、基于模型遷移學(xué)習(xí)和對抗遷移學(xué)習(xí)，進行全面綜述，重點闡述了對抗遷移學(xué)習(xí)方法;最后進一步思考當(dāng)前存在的問題并對未來的研究方向進行了展望。
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