Python做NER需选对工具、规范数据、定义标签体系并微调预训练模型；用Hugging Face的Transformers等库加载BERT类模型，按BIO格式标注，对齐tokenizer与标签，用AutoModelForTokenClassification微调，以seqeval评估各项指标。
用Python做文本实体识别（NER），核心是选对工具、准备规范数据、定义标签体系，再微调预训练模型。不一定要从零训练，用Hugging Face的Transformers + Tokenizers + datasets库，配合BERT类模型，效果好、上手快。
NER训练数据通常按字或词打标签，常用BIO格式（B-ORG, I-ORG, O）。每行一个字+标签，句子间空行隔开：
李 B-PER注意三点：
用transformers里的AutoTokenizer加载BERT类分词器（如bert-base-chinese），关键在保持“子词切分”和“标签映射”同步：
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推荐用AutoModelForTokenClassification：
用Trainer API训练，但评估要用seqeval（专为NER设计）：
基本上就这些。NER不是黑箱，关键是数据对齐和标签逻辑清晰。模型可以换，流程跑通了，换成RoBERTa、MacBERT甚至Qwen-1.5B也一样套用。
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