本文介绍了如何利用Flask轻量级Python Web框架部署一个已训练的实体识别模型，并设置路由处理远程实体识别请求。通过HTTP POST请求，可以对服务器上的模型进行远程调用，实现文本中的实体提取。
实体识别是自然语言处理中的一项重要任务，它可以帮助我们从文本中提取出具有特定意义的实体，如人名、地点、组织机构等。本文将介绍如何使用Flask框架来部署一个实体识别模型，并通过远程访问进行实体识别。
Flask是一个轻量级的Python Web框架，它提供了简单易用的工具和库，方便我们快速构建Web应用程序。我们可以利用Flask的路由功能来接收用户请求，并返回实体识别的结果。
首先，我们需要准备一个实体识别模型。这里假设我们已经有了一个训练好的模型，并保存在文件中。接下来，我们将创建一个Flask应用，并配置路由来处理实体识别请求。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
# 加载实体识别模型
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