基于深度学习的命名实体识别方法有以下的优缺点。

  优点：

  1. 高准确性：深度学习模型能够学习到丰富的语义特征，对于命名实体的识别能力更强，因此准确性较高。

  2. 自动特征提取：深度学习模型可以自动从原始数据中学习到有意义的特征表示，不需要手工设计特征。

  3. 上下文理解能力强：深度学习模型能够通过利用上下文信息来进行更准确的命名实体识别，能够更好地理解句子的语义。

  4. 可扩展性：深度学习模型可以通过增加网络的深度和参数量来提升识别性能，具有很好的可扩展性。

  缺点：

  1. 数据需求量大：深度学习模型通常需要大量的标注数据进行训练，如果没有足够的标注数据，模型的性能可能会下降。

  2. 训练时间长：深度学习模型通常需要大量的迭代和计算资源进行训练，训练时间较长。

  3. 模型解释性差：深度学习模型一般是黑盒模型，对于模型的决策过程不容易解释，缺乏可解释性。

  4. 难以处理未知实体：深度学习模型在识别未知实体方面的能力有限，对于模型训练过程中未见过的实体可能会表现不好。

  总之，基于深度学习的命名实体识别方法具有高准确性、自动特征提取、上下文理解能力强和可扩展性等优点，但需要大量的标注数据、训练时间长，并且模型解释性差，对于未知实体的识别能力有限。