NER ，中文叫命名实体识别。任务就是从非结构化的文本中抽取出结构化的信息，然后保存到数据库中。
关键信息--即实体类型。
三种方案可以做:
1. 规则匹配的方式，这个复杂度最高，需要算法分析各种情况，然后写正则进行拟合。
2. NLU 模型，自然语言理解模型。先标注 NER 的数据，然后训练一个 NER 的模型，常见的模型架构如: BERT + CRF 、BERT-MRC 等。
3. NLG 模型，自然语言生成模型。现在最火的 chatGPT 等 LLM 。设计 prompt ，让 LLM 生成你要的数据格式。最好让 LLM 生成 json 格式的文本，这样好用规则进行提取。
——最后，可以私聊我，有偿进行指导。