在命名实体识别中，实体嵌套和重叠是常见的问题。下面是一些解决这些问题的方法：

  1. 转换为序列标注问题：对于实体嵌套和重叠的情况，可以将其转换为序列标注问题。使用BIO或BIOES标记方案，将实体分成开头（B）、内部（I）和外部（O）三个标记。

  2. 基于规则的方法：可以使用基于规则的方法来解决实体嵌套和重叠问题。根据语法和上下文的约束，设计相应的规则来解析实体。例如，定义规则使得外层实体标注生效，而不会干扰内层实体。

  3. 基于图模型的方法：可以使用图模型来解决实体嵌套和重叠问题。将文本中的每个字符视为节点，在字符之间建立连接。然后，利用概率图模型（如条件随机场）学习给定标记序列的条件概率。

  4. 基于深度学习的方法：可以使用深度学习模型来解决实体嵌套和重叠问题。一种常用的方法是使用递归神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）来捕捉上下文信息，从而对实体进行编码。

  5. 后处理方法：当模型预测出重叠或嵌套实体时，可以使用后处理方法来解决。例如，使用启发式规则或者利用规则进行修正，使得输出的实体标记符合预期的嵌套和重叠关系。

  总之，解决实体嵌套和重叠问题需要结合使用多种方法。没有一种通用的方法适用于所有场景，因此需要根据具体情况选择合适的方法。同时，也可以通过结合多个方法来提高实体识别的性能。