论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification
代码：ljynlp/W2NER
1 创新思路
1、提出了一种基于word-word关系分类的统一NER建模模型（flat，nested，discontinuous）
2、该架构通过对实体词之间的相邻关系进行有效建模，用Next-Neighboring-Word（NNW）和Tail-Head-Word-（THW-）关系来解决统一NER的内核瓶颈问题
2 嵌套NER和不连续NER的示意图
3 NER as Word-Word Relation Classification
word-word矩阵，表示token对之间的关系，非对称，表示第行个token和第列个token之间的关系
4 整合流程
