维基百科上的NER数据 问题陈述： 使用Wikipedia API报废数据以执行NER 在命名实体识别之前执行文本预处理 对报废的数据执行命名实体识别，并提取诸如城市，人员，组织，日期，地理实体，产品等实体。 样本输出： 在Streamlit App中显示带注释的文本，并以条形图形式在文本中显示每个标签的出现。 实施基于令牌的身份验证技术以保护API端点。 请使用Python和Flask完成此作业。 随意使用您认为合适的任何Python软件包。 代码和API端点应准备就绪，并可以托管

NER-on-Wikipedia数据 问题陈述： 使用Wikipedia API报废数据以执行NER 在命名实体识别之前执行文本预处理 对报废的数据执行命名实体识别，并提取诸如城市，人员，组织，日期，地理实体，产品等实体。 样本输出： 在Streamlit App中显示带注释的文本，并以条形图形式在文本中显示每个标签的出现。 实施基于令牌的身份验证技术以保护API端点。 请使用Python和Flask完成此作业。 随意使用您认为合适的任何Python软件包。 代码和API端点应准备就