命名实体识别金融事件：从新闻里自动抽出公司-事件-时间
关键词正则抽事件有个死穴：它认得『回购』这个词，却认不出『拟以自有资金实施股份回购』里被拆开的实体，更分不清『茅台回购、格力增持』同一句里两家公司各自的动作。命名实体识别（NER）用 BIO 序列标注 + CRF 转移约束，把一条新闻切成『公司-事件-时间』三元组。本文从零讲清 BIO 标注、CRF 为什么能压掉非法标签路径，用合成金融语料对比正则法与序列标注的分类型 F1（公司 0.61 vs 0.90、事件 0.42 vs 0.83），并诚实指出中文分词、嵌套实体、事件归属三大真实陷阱，附完整 Python（中阶）。