摘要
命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的一项基本任务，旨在识别和分类文本中提及的命名实体，如人名、地名、机构名等。
近年来，深度学习的兴起为NER带来了前所未有的发展机遇。
其中，双向循环神经网络(BiRNN)与条件随机场(CRF)模型的结合成为了一种主流方法，展现出强大的序列标注能力。
本文首先介绍NER的基本概念、研究意义以及BiRNN和CRF模型的基本原理。
接着，对基于BiRNN-CRF的NER研究现状进行综述，重点探讨了模型结构设计、特征表示、训练优化等方面的研究进展。
此外，本文还分析了该方法的优势和局限性，并展望了未来的研究方向。
关键词：命名实体识别；双向循环神经网络；条件随机场；深度学习；序列标注
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)中的一项基础任务，旨在识别出文本中出现的专有名词并将其归类到预先定义的类别中，例如人名、地名、机构名、时间、日期、货币等等。
NER是许多NLP应用的基础，例如信息提取、问答系统、机器翻译、知识图谱构建等。
双向循环神经网络(BidirectionalRecurrentNeuralNetwork,BiRNN)是一种能够处理序列数据的神经网络模型。
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