"命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER）是一种自然语言处理技术，它旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名、时间、数量等。NER 的主要任务是将文本中的实体词标注为预定义的类别，如： - 人名（PER） - 地名（LOC） - 组织名（ORG） - 时间（TIME） - 数量（QUANTITY） NER 的应用场景广泛，包括信息抽取、问答系统、文本分类等。其核心步骤通常包括以下几个： 1. 分词：将文本划分为词语单元。 2. 词性标注：为每个词语分配一个词性。 3. 实体识别：根据上下文和词性，识别出实体词并标注类别。 目前，NER 技术已取得显著进展，主要基于以下方法： - 基于规则的方法：通过设计一系列规则来识别实体。 - 基于统计的方法：使用机器学习算法，如条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等。 - 基于深度学习的方法：如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。 总结来说，命名实体识别是一种关键的自然语言处理技术，有助于从大量文本中自动提取有用信息。"