命名实体识别(Name Entity Recognition,NER)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、组织机构名等,是将非结构化数据转为结构化数据的一个重要技术手段,是计算机正确理解文本信息的关键步骤,也是信息抽取、情感分析、问答系统等多个自然语言处理应用的基础任务,因此命名实体识别的研究存在着重要意义。但由于中文语言自身的特点,中文命名实体仍存在许多难点,其主要难点包括:(1)中文命名实体识别通常是基于单一模型的识别,这些模型具有各自的优缺点和局限性。(2)中文命名实体识别通常是基于词序列的识别,需要借助中文分词技术,中文命名实体识别的效果往往依赖于中文分词的准确率。本文的研究内容和主要工作包括:(1)调研了国内外命名实体识别的相关工作,总结和实现了主流的命名实体识别方法,分析和比较了这些方法的优缺点,为本文的后续工作提供了思路。(2)为了解决单一模型的局限性,本文结合了多个模型和使用多任务学习进行中文命名实体识别,该方法BiLSTM-CRF-MTL能够较好地解决单一模型的缺点,此外不需要过多的特征构造,模型通过多个相关任务进行特征学习。(3)为了解决基于词序列识别存在的问题,本文将基于字序列进行中文命名实体识别,引入基于外部语料和新词发现的词向量,同时将基于关键词提取的中文分词置信度作为特征来缓解中文分词带来的噪声。(4)为了让模型能够更好地拟合上下文和缓解标注样本较少的问题,本文提出了一种基于实体词替换的样本生成方法。本文基于1998年人民日报语料进行中文命名实体测评,对比了多个基于单一模型的识别方法以及相关文献的识别方法,实验结果表明,本文提出的方法取得了 88.79%的平均F1,相比其它方法具有较大提升。