摘要
命名实体识别(NER)作为自然语言处理(NLP)的基础任务之一，旨在识别文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、机构名等。
传统的NER方法通常依赖于大量人工标注数据，难以适应新领域或低资源场景。
跨领域命名实体识别技术旨在利用源领域的标注数据来提升目标领域NER模型的性能，近年来受到越来越多的关注。
本文首先介绍了命名实体识别和跨领域命名实体识别的相关概念，并阐述了跨领域NER的研究意义和挑战。
然后，本文梳理了跨领域NER的研究概况，详细介绍了基于特征迁移、模型迁移、对抗学习和数据增强等主要研究方法，并对这些方法的优缺点进行了分析比较。
此外，本文还对跨领域NER的未来发展趋势进行了展望，例如多源领域迁移学习、小样本学习和零样本学习等。
关键词：命名实体识别；跨领域；迁移学习；对抗学习；数据增强
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)中的一项基础性任务，旨在识别出文本中具有特定意义的实体，并将其归类到预定义的类别体系中，例如人名、地名、机构名、时间、日期、货币等等[1]。
NER是许多NLP下游任务的基础，例如信息抽取、问答系统、机器翻译等，因此具有重要的研究意义和应用价值。
传统的NER方法通常依赖于大量人工标注数据，并利用机器学习算法(例如隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)、最大熵模型(MaximumEntropyModel,MEM)、条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)等)训练模型[2]。
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