命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，它旨在识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。以下是一些入门级的教程和资源，帮助您开始学习NER。
基础概念
- 实体：文本中具有特定意义的单词或短语，如人名、地名等。
- 命名实体识别：从文本中识别出这些实体，并标注其类别。
入门教程
- Python基础：在开始NER之前，您需要具备基本的Python编程知识。
- NLP库：学习如何使用NLP库，如NLTK或spaCy，进行文本处理。
实践步骤
- 数据准备：收集或获取一个NER数据集。
- 模型选择：选择一个适合NER任务的模型，如条件随机场（CRF）或神经网络。
- 训练模型：使用数据集训练模型。
- 评估模型：评估模型在测试集上的性能。
相关资源
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中心实体识别在文本中的应用示例：
希望这些资源能帮助您开始NER的学习之旅！