如何解构 NER 任务，从不同的角度解决问题，使模型能够识别嵌套的 NER。而嵌套 NER，顾名思义，就是识别的实体中可能会存在嵌套的情况。

Nested NER需要标注人员对命名实体的嵌套关系有一定的认知和理解，因此其标注难度较高。而Flat NER则相对简单，标注时只需要识别出每一个独立的命名实体即可。

通过整合其他CRF层的识别结果，提高嵌套命名实体的识别效果。基于跨度的方法，将NER视为跨度上的分类任务，天生具有识别嵌套命名实体的能力。

我们提出了一种深层神经模型用于嵌套命名实体识别。大多数命名实体识别系统只处理扁平实体，而忽略了内部的嵌套实体，这将导致系统无法捕获底层文本中的细粒度语义信息。

Nested NER相对于Flat NER需要更多的数据来训练模型。这是因为Nested NER要涉及到命名实体之间的嵌套关系，需要更大的数据集来进行训练。

import spacy
nlp = spacy.load
text = "John taught an Artificial Intelligence course in Stanford University in California."
doc = nlp
for ent in doc.ents:
    print

Flat NER Code示例

import spacy
nlp = spacy.load
text = "John taught an Artificial Intelligence course in Stanford University in California."
doc = nlp
for ent in doc.ents:
    if not ent.root.ent_type_:
        print

五、

本文对Nested NER和Flat NER进行了比较，主要涉及到标注难度、数据量、模型效果和分类情况等方面。需要根据具体的任务来选择合适的NER方法。

boundary-aware-nested-ner: EMNLP 2019论文代码，用于嵌套命名实体识别的边界感知神经模型。ACE2005包含深层的嵌套实体，GENIA。方法：为了解决这个问题，我们提出了一种新的神经模型，通过动态叠加平面NER层来识别嵌套的实体。

如何解构 NER 任务，从不同的角度解决问题，使模型能够识别嵌套的 NER。传统 NER 在解决嵌套 NER 任务时存在的问题。

对于一些具有嵌套命名实体的文本数据，Nested NER会比Flat NER要更准确，能够更好地处理嵌套实体之间的关系。而对于一些独立的命名实体，Flat NER则可以更好地分类。

命名实体识别是一种信息提取方法，其主要任务是识别文本中具有特定意义的实体，例如人物、组织机构、地点等。NER对于自然语言理解、语义分析、信息检索等领域都具有重要的意义。在NER过程中，文本中需要被识别的实体被称为命名实体。

Nested NER和Flat NER是NER中两种常见的处理方式。Nested NER指的是一个命名实体可以包含另一个命名实体，因此在处理时需要对命名实体进行嵌套处理。例如，“北京大学计算机学院”中，“北京大学”是“计算机学院”的上级实体。而Flat NER则是将所有命名实体都看成是独立的，不考虑实体之间的包含关系。

重点讨论了深度学习方法，特别是BERT结合两种解码器的优缺点，以及如何处理嵌套实体的挑战。把句子当作树状结构而非序列进行处理，从理论上而言具有更强的表示能力，但其存在样本标注难度大、深层易梯度消失、难以并行计算等弱点，因此在实际应用中使用较少。

本文概述了命名实体识别的序列标注方法，如BIO和BIOES，介绍了MLP+softmax、CRF、RNN和Pointer Networks在NER中的应用...

本文将从多个方面对Nested NER和Flat NER进行详细的阐述比较分析。

NER任务尽量不要引入嵌套实体，例如：Python开发，模型识别出Python开发标记为一个技能词，这时候就倾向于所有出现的Python开发都标记为技能词。严谨性，简历内容要识别出能力词以及深层挖掘能力词，所以的深度挖掘词意。

在嵌套实体识别任务中，需要对文本表示进行更深层次的建模，针对此问题，.inelucidatingintricate semantic structures. Detecting nested entities has gained. 基于深层文本表示的嵌套实体识别系统的设计与实现。

boundary-aware-nested-ner: EMNLP 2019论文代码，用于嵌套命名实体识别的边界感知神经模型。A Local Detection Approach for Named Entity Recognition and Mention Detection提出神经穷举模型，列举所有可能的区域作为潜在的实体，并用深层神经网络对它们进行分类。

当您想尝试一些设计时，Kite是一个简单而灵活的布局帮助器，可以帮助您水平或垂直地布置设计，嵌套组并对齐内容或在整个区域中填充部分。Brain是JavaScript中神经网络的实现，您可以使用它来训练几乎可以想象的任何任务，例如识别颜色对比。

最常见的 Schema：BIO：即 Beginning、Inside、Outside，对于一个实体的第一个 token，标注为 B-，实体其他位置的 token标注为 I-，不属于任何实体的 token标注为 O；这样，对于一个标签数的实体集，使用 BIO标注将转变为 个标签；BIOES：即 Beginning、Inside、End、Outside、Single。其中 End用来标识一个实体的结束，而 Single用来标识仅包含一个 token的。

通过本文的探讨，我们可以预见，因为技术的不断进步，Nested NER将会在更多领域得到应用。欢迎用实际体验验证观点。