命名实体识别（NER）是NLP中的基础任务，用于识别文本中的实体如人名、地名。传统的NER方法包括规则和统计学方法，现代方法则倾向于使用深度学习，特别是LSTM和CRF结合的模型。LSTM能捕捉上下文信息，而CRF则考虑了输出序列的结构约束，以避免不符合语法规则的预测。CRF基于马尔可夫随机场理论，通过最大化似然估计和梯度下降训练模型，预测时寻找最可能的实体序列。
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什么是命名实体识别（NER）?
命名实体识别(NER)是自然语言处理(NLP)中的基本任务之一。NLP的一般流程如下：
句法分析是NLP任务的核心，NER是句法分析的基础。
NER任务用于识别文本中的人名（PER）、地名（LOC）等具有特定意义的实体。非实体用O来表示。我们以人名来举例：
王 B-PER
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