在自然语言处理（NER）中，多任务学习（Multi-task Learning, MTL）是一种利用多个相关任务来共同学习一个模型的方法。在NER的上下文中，多任务学习通常意味着同时学习一组相关的任务，如词性标注（POS）、分块（Chunk）、命名实体识别（NER）和语义角色标注（SRL）等。

多任务学习的好处主要有两点：

引入额外信息：多任务学习可以帮助模型从主任务中难以直接提取的特征中学习。由于不同的任务可能会关注数据的不同方面，因此联合学习这些任务可以为模型提供更多的上下文信息，从而提高其性能。

学到更通用的文本特征：多任务学习鼓励模型学习多个任务都需要的信息，这通常被认为是更通用的特征表示。这样的特征表示有助于减少模型对特定任务的过拟合，从而提高其在未见过的数据上的泛化能力。

在NER中，多任务学习的应用可以包括将NER与其他序列标注任务（如CWS，即中文分词）一起训练，或者将NER分解为实体分段和实体类型识别两个子任务进行联合学习。此外，多任务学习还可以用于在不同的数据集上同时训练NER模型，以提高其在各种场景下的性能。

多任务学习的模型结构有很多种，例如硬参数共享（Hard Parameter Sharing）、不对称共享（Asymmetry Sharing）和定制化共享（Customized Sharing）等。在实际应用中，可以根据具体任务和数据的特点选择合适的模型结构。

虽然多任务学习在许多情况下可以提高模型的性能，但它也可能增加模型的复杂性和训练时间。因此，在实际应用中需要权衡这些因素来做出决策。