基于统计的命名实体识别方法是一种常见的NLP技术，其目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。以下是基于统计的命名实体识别方法的一些优缺点：

  优点：

  1. 精度高：基于统计的方法可以根据大规模文本数据进行训练，提取出上下文特征，并根据统计规律判断实体边界和类别。因此，它通常能够较准确地识别出命名实体。

  2. 可扩展性强：基于统计的方法可以利用大规模的语料库进行训练，从而充分利用了丰富的上下文信息。这使得它具有较强的适应能力，可以应用于不同领域的命名实体识别任务。

  3. 可解释性好：基于统计的方法的运作方式相对简单，可以清晰地从模型中解读出权重和特征的作用，有助于对系统的结果进行解释和调优。

  缺点：

  1. 依赖大规模标注数据：基于统计的方法通常需要大规模的标注数据作为训练集，来学习特征权重和模型参数。这要求人工标注大量的文本数据，耗费时间和资源。

  2. 对数据质量敏感：基于统计的方法对训练数据的质量敏感，如果训练数据中存在错误标注或噪音，可能会导致识别结果的误差。

  3. 难以处理未见过的实体：基于统计的方法往往通过统计规律和训练数据中的模式来判断实体类别，而对于模型没有见过的实体，它会面临识别的困难。

  4. 上下文限制：基于统计的方法通常只关注当前词的上下文信息，而对于较远的上下文关系可能无法捕捉到，从而可能影响到识别结果的准确性。

  5. 处理歧义较困难：在某些情况下，一个词可能存在多个可能的实体类别，基于统计的方法可能很难准确地区分出正确的实体类别。

  总体而言，基于统计的命名实体识别方法具有较高的精度和较好的可解释性，但同时也存在一些限制，需要充分考虑数据质量、上下文限制和未见实体的处理等因素。