自然语言处理（NER）技术是自然语言处理领域中的一种重要技术，主要用于识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构名等。以下是一些关于NER技术的介绍和资源。
实体识别
实体识别是NER技术中的核心任务，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体。常见的实体类型包括：
- 人名（例如：Barack Obama）
- 地名（例如：New York）
- 组织机构名（例如：Apple Inc.）
- 时间（例如：2021年）
- 数字（例如：12345）
NER技术优势
NER技术在多个领域都有广泛的应用，以下是一些NER技术的优势：
- 信息提取：从文本中提取关键信息，如人名、地名等。
- 情感分析：识别文本中的情感倾向，如正面、负面或中立。
- 文本摘要：生成文本摘要，提高信息获取效率。
- 知识图谱构建：将实体和关系构建成知识图谱，用于智能搜索和问答系统。
本站资源
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