命名实体识别是自然语言处理中的核心任务之一，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地点、组织机构等。它广泛应用于信息提取、问答系统、机器翻译等领域。
🧠 基本概念
NER 通过标注技术将文本中的实体分类为预定义的类别。常见实体类型包括：
人名（PER）
地点（LOC）
组织机构（ORG）
日期（DATE）
📚 应用场景
- 智能客服：自动提取用户问题中的关键信息（如时间、地点）
- 新闻摘要：识别事件相关的人物和机构
- 医疗记录：提取患者信息或疾病名称
- 社交媒体分析：定位话题讨论的地理范围
🧪 技术挑战
- 上下文依赖性：如“Apple”可能指公司或水果
- 多语言支持：不同语言的实体标注规则差异
- 嵌套实体：如“北京市海淀区”包含多层地点信息
🌐 扩展阅读
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