NER模型有哪些经典的神经网络结构

经典的 NER（Named Entity Recognition）模型主要有以下几种神经网络结构：

1. BiLSTM-CRF（Bidirectional LSTM with Conditional Random Fields）：这是目前应用最广泛的 NER 模型之一，它使用双向 LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）进行特征提取，并使用条件随机场（CRF）进行标签推断。

2. CNN-BiLSTM-CRF（Convolutional Neural Networks + Bidirectional LSTM + Conditional Random Fields）：该模型在 BiLSTM-CRF 模型的基础上加入了卷积神经网络（CNN），用于提取更多的特征。

3. ID-CNN（Iterated Dilated Convolutional Neural Network）：该模型使用了多层的迭代膨胀卷积神经网络，可以捕捉不同尺度上的特征。

4. Transformer-CRF（Transformer with Conditional Random Fields）：该模型使用了 Transformer 结构进行特征提取，并使用 CRF 进行标签推断。

这些模型在 NER 任务中都有着很好的表现，具体的选择需要根据应用场景和需求进行考虑。