项目：命名实体识别教程（NER_Tutorial）

🌟 本教程旨在帮助开发者掌握命名实体识别（NER）技术，涵盖基础概念、常用模型及实战应用。

教程概述

• 什么是NER？
  NER是自然语言处理中的关键任务，用于从文本中识别具有特定意义的实体（如人名、地名、组织机构名）。
• 应用场景
  • 信息提取（💡 如抽取新闻中的关键人物）
  • 问答系统（🔎 问答对生成）
  • 语义理解（🧠 深层语义分析）

技术原理

常用模型

1. 基于规则的方法（🧩 传统分词+规则匹配）
2. 深度学习模型（🤖 BiLSTM-CRF、Transformer）
3. 预训练语言模型（🧠 BERT、RoBERTa）

关键步骤

1. 数据预处理（✅ 分词与标签映射）
2. 模型训练（⚙️ 使用PyTorch/TensorFlow框架）
3. 评估与优化（📈 F1分数计算）

实战指南

1. 环境搭建

   pip install torch transformers datasets
   

2. 代码示例（📝 以下为简化版）

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
   model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("ner-model")
   

3. 扩展阅读
   • NER模型实现教程
   • 公开数据集：CoNLL-2003

相关资源

• 📘 NER技术详解
• 📷 以下是NER原理示意图：

- 📷 模型训练过程演示：

📌 提示：如需进一步了解NER在医疗领域的应用，可访问 NER医疗案例