命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别文本中的实体，如人名、地名、组织名等。以下是一个NER图解，帮助您更好地理解NER的概念和应用。
NER图解
输入文本：首先，我们需要一段文本作为输入，例如：“苹果公司是一家知名的高科技公司。”
分词：将文本分割成单词或短语，例如：“苹果/公司/是/一家/知名/的/高科技/公司/。”
词性标注：对每个分词进行词性标注，例如：“苹果/名词/公司/名词/是/动词/一家/量词/知名/形容词/的/形容词/高科技/名词/公司/名词/。”
命名实体识别：识别文本中的实体，例如：“苹果/组织/公司/组织/。”
实体类型标注：对识别出的实体进行类型标注，例如：“苹果/组织/公司/组织/。”
输出结果：最终输出结果为：“苹果/组织/公司/组织/。”
实体类型
NER中的实体类型很多，以下是一些常见的实体类型：
- 人名：例如，张三、李四
- 地名：例如，北京、上海
- 组织名：例如，苹果公司、谷歌
- 时间：例如，2021年、上午10点
- 数值：例如，100万、3.14
扩展阅读
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