基于给定的文本数据集，使用适当的模型对每个样本进行实体识别。 
数据集包含一组新闻文章，每篇文章都标注了人名、组织、地点等实体。
可以使用命名实体识别（NER）模型来对文本数据中的每个实体进行识别和分类。 常见的NER模型包括条件随机场（CRF）和循环神经网络（RNN）模型，比如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）模型。 在处理文本数据之前，需要进行预处理，包括分词、转换为数字表示、制定训练集和测试集等，以便训练和评估模型。