有一个关于旅游的 APP，复制小某书的旅游攻略文章后，就可以把地点提取出来。其技术原理是什么 如何区别哪些文字是地点？

RT

以前很难，现在有大模型就太简单了，监控剪贴板，把文字内容发给大模型去识别是否是旅游攻略，如果是提取地点

处理这种业务，30B 规模的 ai 大模型很完美了，我估计最新的 7B 、11B 也可以。本地部署 mac mini M4 pro 能跑到 100+token/s

关键词：实体命名识别（ NER ）

你是一个旅行家，请帮从这段旅游攻略中提取出描述的地址信息。

地点容易，先用爬虫爬取相关的资源，比如行政区域名称，地图 poi 名称

通用地址名词使用 NER,配合用户自己打标签, 压根不用 LLM 就能做到

命名实体识别 (NER) 是一项任务，其中模型必须找到输入文本的哪些部分对应于诸如人员、位置或组织之类的实体。