自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）中的命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是一个重要的任务。本项目旨在实现一个基于深度学习的命名实体识别系统。
项目特点
- 高精度：采用先进的深度学习模型，识别精度高。
- 易用性：提供简单易用的接口，方便用户快速上手。
- 可扩展性：支持多种语言和实体类型的识别。
技术栈
- 前端：使用 Flask 框架搭建 Web 服务。
- 后端：采用 TensorFlow 和 Keras 进行模型训练和预测。
- 数据集：使用公开的 NER 数据集进行训练。
使用方法
- 访问 NER_Implementation 页面。
- 上传待识别的文本文件。
- 点击“识别”按钮，等待系统处理。
- 查看识别结果。