命名實體識別從數據集到算法實現

命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）是 NLP 的基礎任務，指從文本中識別出命名性指稱項，爲關係抽取等任務做鋪墊。狹義上，是識別出人名、地名和組織機構名這三類命名實體（時間、貨幣名稱等構成規律明顯的實體類型可以用正則等方式識別）。當然，在特定領域中，會相應地定義領域內的各種實體類型。目前的主流工作，是將 NER當做深度學習任務來做，所以，我們需要大量的、高質量

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