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命名實(shí)體識(shí)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(shí)體識(shí)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(shí)際應(yīng)用中數(shù)據(jù)往往都是小數(shù)據(jù)、個(gè)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(shí)體識(shí)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(duì)標(biāo)注欻據(jù)數(shù)量的濡求，在處理資源匱乏命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)上，具有非常好的效果。首先對(duì)命名實(shí)體識(shí)別方法和難點(diǎn)以及遷移學(xué)習(xí)方法進(jìn)行概述;然后對(duì)近些年應(yīng)用于命名實(shí)體識(shí)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(duì)抗遷移學(xué)習(xí)，進(jìn)行全面綜述，重點(diǎn)闡述了對(duì)抗遷移學(xué)習(xí)方法;最后進(jìn)一步思考當(dāng)前存在的問題并對(duì)未來的研究方向進(jìn)行了展望。
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