神经NER命名实体识别方法主要从输入维度、标注方式、抽取方式三个角度分类，核心问题包括实体重叠、误差积累和OOV问题，具体方法及案例如下：一、根据不同输入维度分类字符级实体抽取特点：直接以字符为输入单位，避免分词错误，但无法利用词库知识。案例：论文《Neural Architectures for Named Entity Recognition》提出基于字符的模型，存在实体重叠问题。词级别实体抽取特点：依赖分词结果，易因分词边界错误导致未登录词（OOV）问题。案例：论文《Comparison of the impact of word segmentation on name tagging for Chinese and Japanese》分析分词对命名实体识别的影响。字词级实体抽取特点：结合字符和词级表征，优化上下文表示。案例：论文《Chinese NER Using Lattice LSTM》提出Lattice LSTM结构，缓解OOV问题，但仍存在实体重叠问题。二、根据不同标注方式分类基于指针标注+实体分类方案特点：通过指针定位实体边界，再分类实体类型。问题：实体重叠和误差积累（如实体边界错误影响分类）。案例：模型解码出“Jackie R. Brown”“De Blasio”等实体。基于层叠指针标注+实体分类方案特点：多层指针逐步细化实体边界和类型。问题：同指针标注方案，存在实体重叠和误差积累。案例：与指针标注方案类似，解码出多个重叠实体。基于序列标注方案特点：为每个字符分配标签（如BIO），简单但难以处理实体重叠。问题：实体重叠（如嵌套实体无法标注）。案例：BERT模型在序列标注任务中的应用。基于片段排序联合实体分类方案特点：枚举所有可能片段并排序，联合优化实体识别和分类。案例：论文《Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training》提出片段排序方法。基于指针的片段枚举标注方案特点：通过矩阵标记实体起止位置和类别。案例：矩阵中“北京”“天安门”通过起止位置和内部数值确定实体类别。三、根据不同抽取方式分类Pipeline方式特点：先抽取实体，再分类实体类型。问题：误差积累（实体抽取错误影响后续分类）。End2End方式特点：联合抽取实体和类别，减少中间误差。优势：缓解pipeline的误差传递问题。四、主要考虑问题误差积累：pipeline模式中，实体抽取或分类的错误会传递至后续任务，导致整体性能下降。实体重叠：实体间存在嵌套、包含或交叉现象（如“北京大学”和“北京”），传统方法难以处理。OOV问题：词级别方法因分词错误导致大量未登录词，影响识别效果。