命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是自然语言处理中的一项基础技术，其核心任务是从非结构化文本中自动检测并分类预定义类别的实体，如人名、地名、组织机构名、时间日期、货币金额等。这些实体代表文本中的关键信息单元，NER系统通过机器学习或深度学习模型对它们进行标注，从而将原始文本转化为结构化数据，为后续分析提供支持。
在AI产品开发的实际落地中，NER技术具有广泛的应用价值，例如在智能客服系统中快速提取用户意图中的关键实体以提升响应效率，在金融风控领域识别交易文本中的公司名称和时间以辅助决策，或在医疗健康应用中解析病历中的疾病和药物信息以实现自动化处理。随着预训练语言模型的发展，NER的准确性和泛化能力显著增强，推动了其在搜索引擎优化、知识图谱构建等场景中的规模化部署。
延伸阅读推荐：Daniel Jurafsky和James H. Martin的《Speech and Language Processing》（第三版）详细介绍了NER的理论与实践；对于前沿进展，可参考自然语言处理顶级会议如ACL的相关论文。
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