自然语言处理（NLP）领域中的信息抽取（IE）和命名实体识别（NER）是核心任务，旨在从文本中自动提取有价值信息。信息抽取的目标是识别和提取关键信息，如实体、关系和事件，将其转化为结构化数据。命名实体识别作为信息抽取的一部分，专注于识别文本中的特定实体，如人名、地名和组织名等。
IE和NER在实际应用中紧密相连，命名实体识别是信息抽取的基础，有助于识别文本中的关键实体，从而构建更复杂的信息抽取模型。例如，在医学文献分析系统中，使用命名实体识别先识别出文章中的药物、疾病和生物物质，随后构建更深入的模型提取这些实体的更多信息。
在信息抽取中，核心算法原理包括文本序列处理、概率模型构建等。数学模型公式涉及词序列概率、实体标签序列概率、关系序列、事件序列和结构化数据序列的计算。在命名实体识别中，涉及词序列、词嵌入、标记序列、实体类别序列和实体标签序列的处理。
为了深入理解这些概念，文章提供了具体的Python代码实例，通过实例解释了信息抽取和命名实体识别的核心概念和算法。文章最后总结了未来发展趋势和挑战，包括算法性能的提升、应用场景的扩展以及技术的融合。
文章还提供了常见问题解答，包括任务的区别、主要算法、应用场景、未来趋势、算法选择、性能评估、错误处理、算法优化和过拟合解决方法。通过这些问题的解答，读者能更全面地理解和应用信息抽取和命名实体识别技术。
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