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自然語言理解（NLU）是人工智能（AI）領域中的重要研究方向之一，其目標是讓計算機理解和處理人類語言。在NLU的眾多應用中，實體識別（Named Entity Recognition，NER）是基礎而關鍵的任務之一。實體識別旨在從文本中提取出特定的實體，如人名、地名、時間等。本篇文章將詳細介紹如何利用Python中的自然語言處理工具（如spaCy和NLTK）來實現實體識別系統。文章將包括理論講解、代碼示例和中文注釋，幫助讀者理解實體識別的基本概念、實現步驟以及常見的技術挑戰。通過具體的實例和詳盡的解釋，讀者將能掌握使用Python進行實體識別的基本技能，進而為實際應用打下堅實的基礎。

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引言

在自然語言處理（NLP）中，實體識別（NER）是從文本中識別出特定實體的過程，這些實體通常包括人名、地名、日期、時間、組織名等。實體識別是很多高級任務的基礎，比如信息抽取、文本摘要、問答系統等。通過實體識別，計算機能夠對文本內容進行深入的理解。

在Python中，處理實體識別的工具非常豐富，最常見的有spaCy和NLTK兩個庫，它們為我們提供了強大的自然語言處理功能。在本篇文章中，我們將重點介紹如何使用這些工具實現一個簡單的實體識別系統。

1. 實體識別的基本概念

實體識別（NER）是自然語言處理中非常重要的一部分，它的目標是從文本中識別出對特定任務有用的實體。通常，這些實體被分類為以下幾種類型：

• 人名（Person names）：例如，“李雷”，“Jack”，等。
• 地名（Location names）：例如，“北京”，“Paris”，等。
• 組織名（Organization names）：例如，“華為”，“Google”，等。
• 日期/時間（Date/Time）：例如，“2025年5月1日”，“next Monday”，等。
• 金額（Monetary values）：例如，“100元”，“5 dollars”，等。

NER的任務本質上是一個分類問題，即對輸入的文本進行標注，將每個詞或短語歸類到合適的實體類別中。這個過程可以通過多種方式進行，常見的方法包括基于規則的模型、統計模型、以及深度學習模型。

2. 使用spaCy進行實體識別

spaCy是一個非常強大的自然語言處理庫，提供了高效且簡潔的API來進行各種NLP任務，包括實體識別。它內置了多種語言的預訓練模型，可以直接用于NER任務。

2.1 安裝spaCy

首先，我們需要安裝spaCy庫。可以通過pip進行安裝：

pip install spacy

然后?