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、地点、组织、时间等。以下是关于NER的一些基础知识和常用方法。

常用方法

  1. 基于规则的方法：这种方法依赖于预定义的规则来识别实体。它简单直观，但容易受到噪声和复杂文本的影响。

  2. 基于统计的方法：这种方法使用机器学习算法，如条件随机场（CRF）或支持向量机（SVM），来预测实体的标签。

  3. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习在NER任务中取得了显著的成果。例如，BiLSTM-CRF模型就是一种常用的深度学习模型。

实践资源

以下是一些关于NER的实践资源，可以帮助你进一步学习：

总结

NER是一个复杂但非常有用的任务。通过学习和实践，你可以更好地理解和应用这一技术。

NER示意图