命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理领域的一项关键任务，旨在从文本中识别和分类特定的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。NER的目标是标记文本中的实体，并将其归类到预定义的实体类型中。 NER通常使用机器学习和深度学习技术来完成任务。以下是一种常见的NER流程： 数据收集和标注：收集包含命名实体的文本数据，并为每个实体标注相应的标签（实体类型）。 特征提取：从文本数据中提取有用的特征，如词性、词形、上下文等。这些特征将作为输入提供给模型。 模型训练：使用标注好的数据和提取的特征来训练NER模型。常用的模型包括条件随机场（CRF）、循环神经网络（RNN）、注意力机制等。 模型评估和调优：使用评估数据集来评估训练得到的模型性能，并进行调优以提高准确性和召回率。 实体识别：使用训练好的NER模型对新的文本进行实体识别。模型将识别并标记文本中的命名实体，使其易于提取和理解。 NER在许多应用中起着重要作用，例如信息抽取、问答系统、文本摘要、机器翻译等。以帮助自动化处理大量文本数据，并提供有关实体的结构化信息，为后续的分析和应用提供基础。

doccano：基于网页的开源协同多语言文本标注工具 doccano doccano 是一个开源的人类文本注释工具。 它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。 因此，您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建标记数据。 只需创建一个项目，上传数据并开始注释。 您可以在几小时内构建一个数据集。 演示 您可以尝试注释演示。 功能 协同注解 多语言支持 移动端支持 Emoji :grinning_face_with_smiling_eyes: 支持深色主题 RESTful API 使用 运行 doccano 的两个选项：生产、开发。 要使用doccano，请遵循：安装依赖项您需要安装依赖项：Git、Docker、Docker Compose。 获取代码 您需要克隆存储库： $ git clone https://github.com/doccano/doccano.git $ cd doccano Windows 开发人员注意事项：请务必配置 git 以正确处理行尾，否则您可能会遇到状态代码在以后的步骤中运行服务时出现 127 错误。 使用下面的 git 配

doccano官网版本的bug太多了，跨域问题、上传文件问题，该版本我都解决了，直接用就好了

自然语言标注工具

用于doccano的启动

安装可完全参照 https://blog.csdn.net/weixin_44912159/article/details/103473275 博文内容操作，包含requirements.txt文件，且浏览器登录不会报错。 作者电脑Windows10，亲测有效。