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命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理，NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据，为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK（Natural Language Toolkit）是一个广泛使用的Python库，提供了多种语言处理工具，帮助实现命名实体识别功能。
本教程将带领自学者使用NLTK工具进行NER的实际操作与应用示例，深入理解其工作原理与应用场景。
文章目录
- 命名实体识别（NER）
- NLTK进行命名实体识别
- 结合词性标注与命名实体识别
- 总结
命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER）是一种自然语言处理技术，它可以自动从文本中识别出特定语义的词组，并对这些词组进行分类。通过NER技术，文本中的信息能够被自动提取并归类到预定义的实体类别中，如人名、地名、组织名等。这种技术在实际应用中广泛用于新闻、电子商务、社交媒体等领域。例如，通过NER，可以从新闻文章中提取涉及的关键人物或机构，从电子商务网站中识别产品名称，或者从社交媒体评论中提取用户提到的地理位置。NER在信息抽取、内容分析等方面大大提高了效率，成为了许多系统和应用的核心组成部分。