命名实体识别

大模型应用：基于本地大模型的中文命名实体识别技术实践与应用命名实体识别（NER）作为自然语言处理的基础任务，在信息抽取、知识图谱构建、智能问答等应用中具有重要作用。随着大模型技术的快速发展，基于本地部署的大模型在NER任务中展现出显著优势。本文通过两个典型示例——通用领域中文NER和医疗领域专用NER，深入探讨本地大模型在实际应用中的技术实现和性能表现。

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自然语言处理：基于BERT预训练模型的中文命名实体识别（使用PyTorch）命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一个关键任务，其目标是从文本中识别出具有特定意义的实体，并将其分类到预定义的类别中。这些实体可以是人名、地名、组织机构名、日期时间、货币金额等。

HanLP和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体识别上的区别HanLP和BERT-BiLSTM-CRF在命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）方面的主要区别体现在模型架构、特征提取能力、训练方式以及应用场景的适应性上。

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【自然语言处理】扩展命名实体识别器（NER）以使用spaCy标记新实体标记单词的顺序-简洁明了。Figure 1: Colour-coded recognised entities

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