命名实体识别 Python

命名实体识别 Python

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现命名实体识别，并提供相应的源代码。

1. 安装依赖库
   首先，我们需要安装一些必要的依赖库。在Python中，有一些流行的库可用于NER，如NLTK、Spacy和Stanford NER。在本文中，我们将使用Spacy库进行示范。你可以使用以下命令安装Spacy库：

pip install spacy

还需要下载Spacy的英文模型，可以使用以下命令下载：

python -m spacy download en_core_web_sm

2. 导入库和加载模型
   完成安装后，我们可以开始编写Python代码。首先，导入必要的库并加载Spacy的英文模型：

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm"