给我一个中文命名实体识别标注的例子

好的，以下是一个中文命名实体识别标注的例子：

原文：《康熙大帝》是一部由张纪中执导、陈道明、高满堂、吕良伟等人出演的古装历史剧。

标注：《康熙大帝》是一部由[张纪中][PER]执导、[陈道明][PER]、[高满堂][PER]、[吕良伟][PER]等人出演的[古装][CLASS]历史剧。

其中，[PER]代表人名实体，[CLASS]代表类别实体。

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写一个命名实体识别代码

好的，以下是一个简单的中文命名实体识别代码：

import jieba
import jieba.posseg as pseg

# 定义待处理文本
text = "美国总统拜登将于下周访问英国和德国。"

# 使用jieba进行分词和词性标注
words = pseg.cut(text)

# 定义一个空列表用于存储命名实体
entities = []

# 遍历每个词语
for word, pos in words:
    # 如果词性为地名或组织机构名
    if pos == 'ns' or pos == 'nt':
        # 将词语添加到命名实体列表中
        entities.append(word)

# 打印命名实体列表
print(entities)

这个代码使用jieba库进行中文分词和词性标注，然后通过词性判断来识别命名实体。在这个例子中，我们将地名和组织机构名作为命名实体进行识别，将识别到的命名实体存储在一个列表中，并打印出来。

命名实体识别代码

以下是一个基于Python的命名实体识别代码示例，使用了nltk库和Stanford NER（命名实体识别器）：

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.tag import StanfordNERTagger

# 设置Stanford NER路径和模型路径
stanford_ner_path = '/path/to/stanford-ner.jar'
stanford_model_path = '/path/to/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz'

# 创建Stanford NER标注器
st = StanfordNERTagger(stanford_model_path, stanford_ner_path)

# 示例文本
text = "Steve Jobs was the CEO of Apple Corp. which is located in Cupertino, California."

# 分词
tokens = word_tokenize(text)

# 标注命名实体
ner_tags = st.tag(tokens)

# 输出结果
for tag in ner_tags:
    print(tag)

输出：

('Steve', 'PERSON')
('Jobs', 'PERSON')
('was', 'O')
('the', 'O')
('CEO', 'O')
('of', 'O')
('Apple', 'ORGANIZATION')
('Corp.', 'ORGANIZATION')
('which', 'O')
('is', 'O')
('located', 'O')
('in', 'O')
('Cupertino', 'LOCATION')
(',', 'O')
('California', 'LOCATION')
('.', 'O')

在这个例子中，我们首先设置了Stanford NER的路径和模型路径。然后，我们使用nltk库的`word_tokenize`函数对输入文本进行分词。接下来，我们创建了一个Stanford NER标注器，使用`st.tag`函数标注每个单词的命名实体类型。最后，我们打印出标注结果。在输出中，每个单词被标注为一个命名实体类型，如`PERSON`（人名）、`ORGANIZATION`（组织名）和`LOCATION`（地点名）。