自然语言处理（NLP）中的命名实体识别（NER）是识别文本中的实体（如人名、地点、组织等）的一种技术。本教程将为您介绍NER的基本概念、常用方法和实践案例。
常用方法
NER的方法主要包括以下几种：
- 规则方法：基于预定义的规则进行实体识别。
- 统计方法：使用统计模型进行实体识别，如条件随机场（CRF）。
- 深度学习方法：利用神经网络进行实体识别，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
实践案例
以下是一个简单的NER实践案例：
- 数据准备：收集并清洗数据，将数据标注为实体和非实体。
- 模型选择：选择合适的NER模型，如基于CRF的模型。
- 模型训练：使用标注好的数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型性能。
- 实体识别：使用训练好的模型对新的文本进行实体识别。
扩展阅读
如果您想了解更多关于NER的信息，可以阅读以下文章：
NER示例