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命名實體識別（NER）是自然語言處理的核心應用任務之一。傳統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據，模型可移植性差。然而在實際應用中數據往往都是小數據、個性化數據，收集足夠的訓練數據是非常困難的。在命名實體識別中引λ遷移學習，利用源堿數據和模型完成目標堿任務模型構建，提高目標領域的標注數據量和降低目標堿模型對標注欻據數量的濡求，在處理資源匱乏命名實體識別任務上，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;然后對近些年應用于命名實體識別的遷移學習方法，包括基于數據遷移學習、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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