NLP 工具 - 命名实体识别 (NER) 模型

命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）的一个重要任务，它旨在识别文本中的实体，如人名、地点、组织、时间等。本页介绍了我们提供的 NER 模型。

模型特点

• 高精度：经过大量数据训练，模型在多个数据集上取得了优异的识别效果。
• 快速响应：模型采用高效的算法，能够快速对文本进行处理。
• 易于使用：只需简单调用 API，即可获取高质量的 NER 结果。

使用方法

1. 发送 GET 请求到 /nlp_tools/models/ner。
2. 在请求中包含待处理的文本。
3. 获取返回的 JSON 格式结果。

例如：

GET /nlp_tools/models/ner?text=Apple is an American company.

扩展阅读

• NLP 工具首页
• 命名实体识别详细介绍

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