要使用深度学习模型提高命名实体识别（NER）的准确率，可以采取以下策略：
选择合适的模型结构：可以使用基于BiLSTM-CRF的模型，这是目前基于深度学习的NER方法中的最主流模型。BiLSTM能够捕捉长距离依赖信息，而CRF层能够考虑标签之间的转移概率，从而优化序列标注。
数据增强：通过数据增强可以明显提升模型性能。对原语料进行分句，随机地对各个句子进行bigram、trigram拼接，并利用命名实体词典进行随机替换，得到增强语料。
使用预训练模型：利用像BERT这样的预训练语言模型，可以通过迁移学习提高NER任务的性能。BERT模型已经在大量文本上学习了丰富的语言表示，可以用于NER任务的微调。
调整超参数：通过尝试不同的超参数组合，比如学习率、批次大小和训练轮次等，找到最优的设置。可以尝试使用学习率调度器来动态地调整学习率。
正则化技术：使用L1或L2正则化技术来限制模型的复杂度，减少过拟合问题，提高模型的泛化能力。
模型集成：使用集成学习方法，结合多个模型的预测结果，以提高准确性。
优化数据预处理：确保数据预处理步骤适合深度学习模型，例如，对于BERT模型，需要特别处理英文单位和填充字符，以避免混淆。
使用IDCNN-CRF模型：如果需要提高模型的并行计算能力，可以尝试使用IDCNN-CRF模型，它结合了CNN的特性和CRF层的优势。
多任务学习：在类别数目较多时，尝试多任务学习，同时训练模型识别BIO标签和具体实体类别，可能会提高准确率。
通过上述方法，可以有效提升NER任务的准确率。重要的是要不断实验和调整，找到最适合特定任务和数据集的方法。
