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摘要
命名实体识别是自然语言处理领域的基础性工作，旨在从非结构化文本中识别出具有特定意义的实体并分类，在多种自然语言处理任务中发挥重要作用。由于中文命名实体没有明显的边界标记，且存在歧义和嵌套等问题，其识别过程比英语等其他语言要更为复杂。近年来，深度学习技术发展迅速，在中文命名实体识别中得到广泛应用，并已成为主流方法。系统梳理中文命名实体识别中深度学习技术的研究进展，重点从文本表示、特征编码、预测解码3个方面，对比分析代表性工作的关联性和关键技术，讨论研究中存在的问题、现有解决方案和未来的研究方向。
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