NER和NPR都是自然语言处理领域的重要技术，但是它们的应用场景和目标略有不同。

NER（Named Entity Recognition）是一种技术，它的目标是识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织名等。NER是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别。这种方法通常用于智能问答、智能推荐、语言翻译等应用中。

NPR（Named Entity Recognition and Resolution）则是一种扩展了NER技术的系统，它不仅要识别出文本中的命名实体，还要进一步将这些实体链接到知识图谱等数据源中。因此，NPR可以提供更丰富的信息和更深入的理解。这种方法通常用于智能助手、智能搜索引擎等应用中。

可以说，NER是NPR的基础，只有准确地识别出文本中的命名实体，才能进一步将其链接到相关的知识图谱等资源中。同时，NPR也是NER的一个重要应用方向，通过将NER与知识图谱等资源相结合，可以扩展和应用NER技术的更多可能性。