命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在从文本中找出具有特定意义的实体，如人名、地名、公司名、日期等。命名实体识别可以帮助我们更好地理解文本，提取出文本中的重要信息。

命名实体识别通常使用机器学习或深度学习模型来实现。这些模型经过训练后，可以识别出文本中的命名实体，并将其分类为预定义的类型。例如，一个常见的命名实体识别任务是将文本中的专有名词分类为“人名”、“地名”或“组织名”等类型。

命名实体识别需要使用大量的标注数据集进行训练，这些数据集通常包含大量的人工标注的命名实体及其类型。训练后的模型可以应用于新的文本，自动识别其中的命名实体。

命名实体识别在很多领域都有广泛的应用，如信息提取、问答系统、智能客服、情感分析等。例如，在智能客服中，命名实体识别可以帮助我们更好地理解用户的问题，提取出其中的关键信息；在情感分析中，命名实体识别可以帮助我们更好地理解文本的情感色彩，提高情感分析的准确性。