请介绍命名实体识别的基本概念和常用方法

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一项重要任务，其目的是从文本中识别出具有特定意义的实体。通俗地说，就是从一段文本中抽取出人名、地名、组织机构名等具有特定意义的实体。

常用的方法包括：

1. 基于规则的方法：通过事先定义规则，如正则表达式、词典匹配等方式，匹配文本中的实体。这种方法需要人工编写规则，对于不同领域的数据需要不同的规则，因此可扩展性不好。

2. 基于统计的方法：利用机器学习的方法，从大规模语料中学习实体的特征，并使用这些特征对实体进行识别。常用的方法包括条件随机场（CRF）、最大熵模型（MaxEnt）、支持向量机（SVM）等。

3. 基于深度学习的方法：利用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，从大规模语料中自动学习实体的特征，用于实体识别。

4. 基于深度学习+注意力机制的方法：在深度学习的基础上，结合注意力机制，能够更好地利用上下文信息，提高实体识别的效果。

以上是常见的命名实体识别方法，实际应用中一般会结合多种方法进行实体识别。