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命名實體識別（NER）是自然語言處理的核心應(yīng)用任務(wù)之一。傳統(tǒng)和深度命名實體識別方法嚴重依賴于大量具有相同分布的標注訓練數(shù)據(jù)，模型可移植性差。然而在實際應(yīng)用中數(shù)據(jù)往往都是小數(shù)據(jù)、個性化數(shù)據(jù)，收集足夠的訓練數(shù)據(jù)是非常困難的。在命名實體識別中引λ遷移學習，利用源堿數(shù)據(jù)和模型完成目標堿任務(wù)模型構(gòu)建，提高目標領(lǐng)域的標注數(shù)據(jù)量和降低目標堿模型對標注欻據(jù)數(shù)量的濡求，在處理資源匱乏命名實體識別任務(wù)上，具有非常好的效果。首先對命名實體識別方法和難點以及遷移學習方法進行概述;然后對近些年應(yīng)用于命名實體識別的遷移學習方法，包括基于數(shù)據(jù)遷移學習、基于模型遷移學習和對抗遷移學習，進行全面綜述，重點闡述了對抗遷移學習方法;最后進一步思考當前存在的問題并對未來的研究方向進行了展望。
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