AI加Python零代码输入实现微博文本数据实体挖掘（零基础）

今天，我打算以一个对文本挖掘完全陌生的研究者为例，进行他行本篇文章的写作。关于文本实体挖掘，我大概规划如下：一是了解一下什么是文本数据实体挖掘，二是这个实体挖掘有哪些评价指标，三是python能否干这个事，有那些可视化的方法，需要哪些依赖库，四是让AI帮我生成代码，五是调试实现，六是总结方法。

1.了解一下什么是文本数据实体挖掘

**AI提供的概念：**文本数据实体挖掘（Entity Extraction），又称为命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），是一种自然语言处理（NLP）技术。其目的是从非结构化文本数据中识别和提取出有意义的信息实体，如人名、地名、组织名、日期、时间、货币、百分比等。
我还想让AI告诉我：实例挖掘有什么作用？
信息检索与组织：从大量的非结构化文本中提取有意义的实体信息，有助于更高效地检索和组织数据。例如，在新闻文章中提取人名、地名和组织名，方便构建知识图谱。
舆情分析：在社交媒体和新闻评论中识别和分析相关的实体，可以帮助企业和政府了解公众对特定事件或人物的态度和情感。
自动摘要：从长文本中提取关键实体，有助于生成简洁的摘要，提高阅读效率。
推荐系统：基于用户兴趣和行为中的实体信息，可以提供个性化的内容推荐，提高用户满意度。
机器翻译：在多语言文本中识别和处理实体信息，提高翻译的准确性和自然度。
问答系统：在智能问答系统中，实体识别可以帮助系统更准确地理解和回答用户的问题。

2 这个实体挖掘有哪些评价指标

**精确率（Precision）：**识别出的实体中，实际为正确实体的比例。计算公式为： Precision = True Positives