在命名实体识别中，实体边界标注存在一些难点。以下是其中几个常见的难点：

  1. 模糊边界：有些实体的边界不明显，不容易判断。例如，人名中的姓和名之间没有固定的分隔符，地址中的街道名和门牌号之间也没有明确的分界线。这导致在进行实体边界标注时，需要准确判断实体的起始和结束位置。

  2. 嵌套实体：文本中可能存在嵌套的实体，即一个实体包含另一个实体。例如，“乔布斯是苹果公司的创始人和前首席执行官”，这里既有人名实体“乔布斯”，又有组织实体“苹果公司”。在进行实体边界标注时，需要识别并区分嵌套的实体，避免重叠或遗漏。

  3. 歧义表达：某些词汇在不同上下文中可能具有不同的实体含义。例如，“苹果”既可以指水果，也可以指苹果公司。在进行实体边界标注时，需要结合上下文语境，准确判断实体的类型以避免误标。

  4. 多词实体：有些实体由多个词组成，如“纽约市”。在进行实体边界标注时，需要识别并标注实体的全部组成部分，避免拆分产生错误。

  5. 一词多实：有些词汇可能对应多个实体。例如，“李华”既可能是人名，也可能是地名。在进行实体边界标注时，需要根据上下文来确定实体的具体含义。

  为解决上述难题，命名实体识别研究借助了各种机器学习方法，如条件随机场、循环神经网络等。同时，引入了词性标注、句法分析等辅助信息，以提高实体边界标注的准确性和鲁棒性。