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5.2.1 使用 DSPy 进行命名实体识别 (NER) 5.2.1 使用 DSPy 进行命名实体识别 (NER) 命名实体识别 (NER) 是信息抽取领域中的一项关键任务，旨在识别并分类文本中的命名实体，例如人名、地名、组织机构名、日期、货币等。传统 NER 方法通常依赖于手工构建的规则、特征工程或训练大型的监督学习模型。然而，这些方法往往需要大量的人工干预，并且难以适应不同的领域和语境。 会员。《5.2.1 使用 DSPy 进行命名实体识别 (NER)》收录于灏天文库文集《DSPy》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号34067。

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