在命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）中，时间可以被归为时间实体类型。时间实体指的是表示具体时间点、时间段、日期等的词语或短语。NER的任务就是在文本中识别出这类实体。

  时间实体可以分为以下几个子类：

  1. 绝对时间点（Absolute Time Points）：表示具体的某个时间点，例如"2022年4月1日"、"下午2点"等。

  2. 时间段（Time Intervals）：表示一个时间段或时间范围，例如"一个月"、"三小时"等。

  3. 周期性时间（Recurring Time）：表示循环或重复出现的时间概念，例如"每年"、"每周一"等。

  4. 时间频率（Time Frequency）：表示事件发生的频率，例如"每天"、"偶尔"等。

  在命名实体识别任务中，的解决方法可以采用基于规则、基于机器学习的方法，以及深度学习模型等。这些方法会利用已标注的训练数据，通过模型训练和特征提取来识别文本中的时间实体。