识别并分类文本中的实体类型（例如人名、组织、地点等），并输出每种实体类型的数量。
自然语言处理(NLP)的发展历程涵盖了深度学习、情感分析、语言生成等多个领域。
该任务可以使用命名实体识别(NER)技术来实现。NER是NLP中的一个任务，其目的是从文本中识别和提取预定义的实体类型，例如人名、地名、组织机构名称等。

使用现代深度学习技术，如LSTM和BERT可以获得良好的NER结果。可以使用Python和相关库，如spaCy、NLTK和StanfordNLP来实现这项任务。输出结果是每种实体类型的数量统计，可以显示在控制台或在web界面上，以进行更好的可视化。