NER（命名實體識別）是自然語言處理（NLP）中的一項關鍵技術，廣泛套用於信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等多個領域。NER的主要任務是識別文本中具有特定意義的實體，如人名、地名、組織機構名等，並對這些實體進行分類和標註。
NER模型通常基於序列標註問題，其中當前預測標籤不僅與當前輸入特徵相關，還與前後預測標籤之間存在強相互依賴關係。解決這類問題的經典模型是條件隨機場（CRF），它被視為邏輯回歸的序列化版本，能夠考慮上下文信息。
隨著深度學習的發展，特別是Word Embedding技術的套用，基於神經網路的NER模型逐漸成為主流。其中，LSTM（長短期記憶網路）和CRF的結合是一種常見的架構。在這個模型中，LSTM負責捕捉序列中的上下文信息，而CRF則負責解碼LSTM輸出的序列，考慮標籤之間的順序關係，從而得到最終的命名實體識別結果。
除了LSTM+CRF模型外，Dilated-CNN（膨脹卷積神經網路）也被套用於NER任務。膨脹卷積通過增加感受野，能夠在不損失信息的情況下增大卷積輸出所包含的範圍，從而有效地捕捉文本中的上下文信息。
總結來說，NER模型的發展經歷了從傳統的基於規則和特徵工程的方法，到利用深度學習技術，特別是LSTM和CRF的組合模型，以及膨脹卷積的套用，這些技術的發展不斷提高了命名實體識別的準確性和效率。