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工智能等领域的顶级会议对 ner 任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理
（nlp）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此 ner 模型的构建
取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西
班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的 ner 模型主要关注单词本身
的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。
特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（cws）、语义部分标签（pos）等外部
信息，因此构建中文命名实体识别（er）模型更为复杂。目前，ner 任务的研究方法主要包括基
于词典和规则的方法、基于机器学习（l）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。
今天为什么讲座要那么长时间。
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