<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https
Step1:  加载模型
HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在hanlp.pretrained这个包中，按照NLP任务归类。
Step2:  调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存。
Step3:  命名实体识别
命名实体识别任务的输入为已分词的句子：
Step4:  每个四元组表示[命名实体, 类型标签, 起始下标, 终止下标]，下标指的是命名实体在单词数组中的下标。
自定义词典
自定义词典是NER任务的成员变量：
Step5:  白名单词典
白名单词典中的词语会尽量被输出。当然，HanLP以统计为主，词典的优先级很低。
Step6:  强制词典
如果你读过《自然语言处理入门》，你就会理解BMESO标注集，于是你可以直接干预统计模型预测的标签，拿到最高优先级的权限。
Step7:  黑名单词典
黑名单中的词语绝对不会被当做命名实体。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
!pip install hanlp -U
Explanation: <h2 align="center">点击下列图标在线运行HanLP</h2>
<div align="center">
    <a href="https://colab.research.google.com/github/hankcs/HanLP/blob/doc-zh/plugins/hanlp_demo/hanlp_demo/zh/ner_mtl.ipynb" target="_blank"><img src="https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg" alt="Open In Colab"/></a>
    <a href="https://mybinder.org/v2/gh/hankcs/HanLP/doc-zh?filepath=plugins%2Fhanlp_demo%2Fhanlp_demo%2Fzh%2Fner_mtl.ipynb" target="_blank"><img src="https://mybinder.org/badge_logo.svg" alt="Open In Binder"/></a>
</div>
安装
无论是Windows、Linux还是macOS，HanLP的安装只需一句话搞定：
End of explanation
import hanlp
hanlp.pretrained.ner.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库
Explanation: 加载模型
HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在hanlp.pretrained这个包中，按照NLP任务归类。
End of explanation
ner = hanlp.load(hanlp.pretrained.ner.MSRA_NER_ELECTRA_SMALL_ZH)
Explanation: 调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存。
End of explanation
print(ner([["2021年", "HanLPv2.1", "为", "生产", "环境", "带来", "次", "世代", "最", "先进", "的", "多", "语种", "NLP", "技术", "。"], ["阿婆主", "来到", "北京", "立方庭", "参观", "自然", "语义", "科技", "公司", "。"]], tasks='ner*'))
Explanation: 命名实体识别
命名实体识别任务的输入为已分词的句子：
End of explanation
print(ner.dict_whitelist)
Explanation: 每个四元组表示[命名实体, 类型标签, 起始下标, 终止下标]，下标指的是命名实体在单词数组中的下标。
自定义词典
自定义词典是NER任务的成员变量：
End of explanation
ner.dict_whitelist = {'午饭后': 'TIME'}
ner(['2021年', '测试', '高血压', '是', '138', '，', '时间', '是', '午饭', '后', '2点45', '，', '低血压', '是', '44'])
Explanation: 白名单词典
白名单词典中的词语会尽量被输出。当然，HanLP以统计为主，词典的优先级很低。
End of explanation
ner.dict_tags = {('名字', '叫', '金华'): ('O', 'O', 'S-PERSON')}
ner(['他', '在', '浙江', '金华', '出生', '，', '他', '的', '名字', '叫', '金华', '。'])
Explanation: 强制词典
如果你读过《自然语言处理入门》，你就会理解BMESO标注集，于是你可以直接干预统计模型预测的标签，拿到最高优先级的权限。
End of explanation
ner.dict_blacklist = {'金华'}
ner(['他', '在', '浙江', '金华', '出生', '，', '他', '的', '名字', '叫', '金华', '。'])
Explanation: 黑名单词典
黑名单中的词语绝对不会被当做命名实体。
End of explanation
<END_TASK>