命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）中的一项重要技术。它能够识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织名、时间等，对于信息提取、知识图谱构建等应用具有重要意义。
命名实体识别概述
命名实体识别旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，并对其进行分类。常见的命名实体包括：
- 人名：如“马云”、“奥巴马”
- 地名：如“北京”、“纽约”
- 组织名：如“阿里巴巴”、“联合国”
- 时间：如“2023年1月1日”、“明天”
应用场景
命名实体识别技术广泛应用于以下场景：
- 搜索引擎：通过识别关键词中的实体，提高搜索结果的准确性和相关性。
- 信息抽取：从文本中提取出具有特定意义的实体信息，如新闻摘要、天气预报等。
- 知识图谱构建：将实体及其关系构建成知识图谱，为智能问答、推荐系统等提供数据基础。
本站资源
本站提供丰富的 NLP 资源，包括命名实体识别模型、数据集等。您可以通过以下链接了解更多信息：
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NER 模型示例
文本分类示例