使用深度学习进行姓名实体识别：自动发现文本中的人名和地名_人名识别

目录

1. 理解姓名实体识别（NER）

2. 数据准备

2.1 加载数据集

2.2 创建词汇表

2.3 转换文本为整数序列

3. 构建姓名实体识别模型

4. 模型训练

5. 姓名实体识别

6. 结论

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摘要： 姓名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理领域的重要任务之一，它可以自动识别文本中的人名、地名、组织名等实体信息。在本博客中，我们将使用Python和深度学习技术，介绍如何构建一个姓名实体识别系统。我们将讨论数据准备、模型构建、训练和测试等关键步骤，并展示姓名实体识别的效果。

1. 理解姓名实体识别（NER）

姓名实体识别是将文本中的实体信息标记出来，通常包括人名、地名、组织名等。这项任务在信息抽取、问答系统和搜索引擎等应用中有着广泛的应用。

2. 数据准备

在开始姓名实体识别之前，我们需要准备标注好的数据集。数据集包含带有标注的文本和对应的实体标签。

2.1 加载数据集

我们首先加载姓名实体识别的数据集，并进行简单的预处理。

import pandas as pd
 
def load_dataset(dataset_path):
    data = pd.read_csv(dataset_path, delimiter='\t', header=None, names=['text', 'label'])
    return d