命名实体识别（NER）教程 🎯

命名实体识别（Named Entity Recognition）是自然语言处理（NLP）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、地名、组织机构名等。以下是关于NER的基础知识与实践指南：

📌 什么是命名实体识别？

NER通过算法模型将文本中的实体分类为预定义的类别。例如：

• 人名（PER）：如“张伟”或“Elon Musk”
• 地名（LOC）：如“北京”或“New York”
• 组织机构名（ORG）：如“腾讯”或“Google”
• 时间（TIME）：如“2023年10月”或“Monday”

🧠 常见实现方法

1. 规则方法：依赖人工制定的规则和词典（如正则表达式）
2. 统计模型：基于特征提取与机器学习（如CRF、BiLSTM）
3. 深度学习：使用预训练语言模型（如BERT、SpaCy）

📈 应用场景

• 医疗领域：提取病历中的药物名称、病症关键词
• 金融分析：识别财报中的公司名称、财务数据
• 社交媒体：分析用户评论中的品牌提及、地点标签

🛠️ 实践步骤

1. 数据预处理：标注训练数据（如CoNLL-2003）
2. 模型训练：选择适合的框架（如TensorFlow、PyTorch）
3. 评估优化：使用F1分数衡量性能，调整超参数

📚 扩展阅读

想深入了解NER的技术细节？可参考 NLP基础概念 了解相关背景知识，或探索 实体识别实战案例 学习具体应用。