当binary = False时，如何从树结构中提取命名实体，如PER、ORG、GPE？

当binary = False时，从树结构中提取命名实体（如PER、ORG、GPE）的方法是通过使用命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）算法。NER是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在从文本中识别和分类出具有特定意义的实体，如人名、组织机构名、地名等。

下面是一种常见的方法来从树结构中提取命名实体：

1. 预处理：首先，对文本进行预处理，包括分词、词性标注等。这可以使用NLP工具包（如NLTK、SpaCy等）来实现。
2. 特征提取：根据树结构，可以提取一些特征来帮助识别命名实体。例如，可以考虑当前词的上下文、词性等特征。
3. 训练模型：使用已标注的训练数据，可以训练一个命名实体识别模型。常见的模型包括基于规则的模型（如正则表达式）和基于机器学习的模型（如条件随机场、支持向量机、深度学习模型等）。
4. 应用模型：使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。将文本输入模型，模型会输出识别出的命名实体及其对应的类别。
5. 后处理：对于识别出的命名实体，可以进行后处理操作，如实体合并、消歧义等。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云自然语言处理（NLP）服务。该服务提供了丰富的自然语言处理功能，包括命名实体识别、分词、词性标注等。您可以通过腾讯云NLP服务的API接口来实现命名实体识别功能。

腾讯云NLP服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/nlp