NER是命名实体识别（Named Entity Recognition）的缩写，它是一种计算机视觉和自然语言处理技术，用于识别文本中的人名、地名、组织名、时间等实体。

释义：命名实体识别是一种在文本中识别特定类型实体的过程，例如人名、地名、组织名、时间等。

用法：命名实体识别通常用于文本分类、信息抽取、问答系统等领域。在文本分类中，NER可以帮助识别不同的类别，例如新闻报道、广告、评论等。在信息抽取中，NER可以用于从文本中提取特定的信息，例如公司名称、产品名称、时间等。在问答系统中，NER可以帮助识别问题中的实体，并提供相关的答案。

音标：/ˈneərɪ/

双语翻译：英文名词“NER”可以被翻译为“命名实体识别”，表示一种识别文本中特定类型实体的过程。

NER是命名实体识别（Named Entity Recognition）的缩写，是一种自然语言处理技术，用于在文本中识别和提取人名、地名、组织名等实体。

释义：命名实体识别是一种让计算机自动识别出文本中的人名、地名、组织名等实体的过程。

用法：NER在自然语言处理中有着广泛的应用，例如在信息检索、智能问答系统中，可以通过NER技术提取出文本中的实体信息，提高系统的准确性和效率。此外，NER技术还可以应用于法律文书中，自动识别和提取出实体信息，提高文档处理的自动化程度。

双语翻译：英文为Neural Network-based Entity Recognition，中文翻译为基于神经网络的实体识别。

常见用法：在文本中识别人名、地名、组织名等实体，例如在新闻报道、社交媒体、法律文书等文本中提取出相关的实体信息。

举例：在一份新闻报道中，文本中出现了多个地名和人名，可以使用NER技术自动识别并提取出这些实体信息，方便后续的处理和分析。

NER是命名实体识别（Named Entity Recognition）的缩写，它是一种自然语言处理技术，用于识别文本中的人名、地名、组织名、时间等实体。

释义：命名实体识别是一种在文本中识别特定命名实体的过程，例如人名、地名、组织名、时间等。

用法：在文本分析中，NER技术可以帮助识别出文本中的实体，并提供相关的信息，例如人名、地名、组织名等。这有助于更好地理解文本内容，并应用于各种自然语言处理任务中。

常见短语：

1. 人名识别（Name Entity Recognition）：用于识别文本中的人名实体。

2. 地名识别（Place Entity Recognition）：用于识别文本中的地名实体。

3. 时间识别（Time Entity Recognition）：用于识别文本中的时间实体。

4. 命名实体识别系统（Named Entity Recognizer）：一种自动识别文本中命名实体的软件系统。

5. 命名实体识别算法（Named Entity Recognition Algorithm）：用于实现命名实体识别的算法。

6. 命名实体错误（Named Entity Mismarking）：指命名实体识别的错误，例如将一个普通名词错误地识别为特定实体。

7. 命名实体分类（Named Entity Classification）：一种基于NER技术的任务，用于将文本中的实体分类为不同的类别，例如人名、地名、组织名等。

8. 命名实体提取（Named Entity Extraction）：一种基于机器学习的方法，用于从文本中自动提取命名实体。

9. 命名实体检测（Named Entity Detection）：一种自然语言处理任务，用于检测文本中是否存在特定类型的命名实体。

10. 命名实体识别应用（Named Entity Recognition Application）：一种基于NER技术的应用程序，用于自动识别文本中的命名实体并提供相关信息。