周展政

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从字面到语义：实体识别技术的语言建模路径

当前主流：预训练语言模型与端到端训练 自2020年BERT及其变体（如ERNIE、RoBER🔍Ta）大规模应用后，实体识别技术进入📢深度学习时代

2026年的主流做法包括： 上下文嵌入（Contextua😎l Embeddings） ：不再是静态词向量，而是根据周围词汇动态生成每个字的表示，有效解决多义词问题

序列标注与指针网络结合 ：同时处理实体边界识🎊别与类型分类，输出如“人物-张三”、“🎇机构-百度公司”这样的结构化标签

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过渡期：统计机器学习与特征工程 随着条件随机场（CRF）和隐马尔可夫模型等统计方法的引🌅入，实体识别开始具备一定的上下文感知能力

SEO优化💎师开始关注实体周围的搭配词汇，🚀如“位于+地点”、“成立于+时间”等模式