Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 采用计算流体动力学(CFD)和多体动力学相结合的方法研究列车高速通过站台时的风致振动及安全问题.应用有限体积法和滑移网格模拟计算方法,通过求解三维瞬态可压缩N-S方程获取列车通过站台的气动力.运用Simpack软件建立3辆编组的动车组动力学模型,轨道不平顺条件选用美国六级谱,并将用CFD得到的气动力作为激励输入动车组动力学模型,对列车高速通过站台时的气动行为进行仿真计算,得到列车高速通过站台时的振动时程曲线.计算结果表明,列车高速通过站台时,在气动力作用下3辆车均不同程度向站台靠近,且尾车的尾部向站台靠近的距离最大,达到19 mm;头车向站台靠近主要是由车体的摇头运动所致,中间车向站台靠近是由车体的横向摆动所致,而尾车向站台靠拢则是由车体的横摆运动和摇头运动共同作用所致.

Output: 列车高速通过站台时的流固耦合振动研究


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 如何对强烈地震所引起的损失进行快速准确的评估已成为防灾减灾领域一个新的研究热点.本文提出综合利用粗糙集理论、遗传算法和神经网络进行震害损失评估.采用粗糙集软件ROSETTA对数据进行前置预处理,以大型科学计算软件MATLAB为平台,通过遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值,建立了基于优化后神经网络的震害损失评估模型.数据算例分析表明,该模型合理有效.

Output: 基于神经网络的震害损失评估模型


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 高迁移率族蛋白B1(high mobility group box-1 protein,HMGBl,NP-0021 19)是35年前发现的存在于真核细胞核内的非组蛋白染色体结合蛋白,因其在聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)中迁移速度快而得名.HMGBl是-个含有215个氨基酸残基的单链多肽,高度保守,N端富含带正电荷的赖氨酸,C末端富含带负电荷的天门冬氨酸和谷氨酸,又称酸性尾巴,分子量约为24 894 Da.从氨基端到羧基端的结构依次为9-79氨基酸残基的A box,95-163氨基酸残基的B box和186-215仅含谷氨酸和天门冬氨酸残基的受体结合模体.结构功能分析显示,HMGBl的B box是发挥炎症的功能区域,A box是B box的拮抗位点.A box和B box都能够与DNA结合,并参与DNA双链的折迭与扭曲.

Output: 高迁移率族蛋白B1的研究进展


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Input: 针对无人直升机姿态通道中存在的测量干扰与控制输入受限等问题,利用包含时变柔化因子的模型预测控制算法设计了一种姿态通道控制器.具体而言,首先对姿态通道的传递函数进行了等效变换,得到嵌入了积分环节的状态空间(SSEI)模型,并进一步建立了姿态通道的预测模型;然后综合分析了姿态通道系统在初始响应速度和减小测量干扰影响两个方面的要求,设计了含时变柔化因子的柔化轨迹;接着考虑到舵机的输出限制,分析了姿态通道的控制输入约束条件;最后基于上述三点内容,设计了滚动优化过程.论文还以无人直升机的偏航通道为例进行了飞行实验测试,结果表明该控制算法可明显地加快系统响应速度,减小模型不确定性与测量干扰等因素的影响,具有较好的工程应用价值.

Output: 无人直升机姿态通道模型预测控制


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 通过对57名高校中层管理干部的关键事件访谈,初步建立了高校中层管理干部胜任力模型,结果发现:(1)高校中层管理干部的胜任力模型包括授权激励、组织协调、创新开拓、目标监控、决策判断、沟通表达、成就驱动、团结协作、教育视野、教育信念、民主责任、尊重理解、学术(业务)素养等13项胜任特征.(2)高校中层管理干部的胜任力模型跟中小学教师胜任力模型有一定的相似之处,但跟企业家的胜任力模型差异较大.

Output: 高校中层管理干部胜任力模型的初步建构


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 以江永香柚为主的柑桔是江永县农村脱贫致富奔小康的支柱产业.全县现有柑桔种植面积1万hm2以上.自1995年开始,黑蚱蝉对柑桔的危害日益加重,现本地柑桔种植老区危害严重的果园成虫盛发期,随便摇动一株柑桔树,黑蚱蝉即象蜂窝内的蜜蜂一样蜂拥而出.

Output: 黑蚱蝉生活习性及对柑桔的危害与防治


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Input: 以沐川县滑坡灾害风险性评价为例,选取沐川县地层岩性、高程、地形起伏度、坡向因子、剖面曲率、平面曲率6个因子作为危险性评价因子,人口密度、林地密度、耕地密度、滑坡灾害密度4个指标作为易损性评价因子,利用贡献率模型求出区域滑坡灾害的易损性与危险性,在GIS中对2因子进行叠加运算得到区域滑坡的风险区划图.结果表明,沐川县极高风险区主要出现在海云乡内,较高风险性区主要出现在武圣乡境内,高风险性区分布在黄丹镇、箭板镇、建和乡以及永福镇.

Output: 基于贡献率模型与GIS的滑坡地质灾害风险评价——以沐川县为例


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Input: 瘤胃酸中毒是由于反刍动物突然超量采食谷粒等富含可溶性糖类物质,瘤胃内急剧产生、积聚并吸收大量乳酸等有毒物质所致的一种急性消化性酸中毒[1],以往均属于瘤胃积食的范畴.但从20世纪40年代开始,国外学者发现反刍动物过食谷物饲料(高碳水化合物饲料)后,可以导致瘤胃酸中毒.

Output: 反刍动物瘤胃酸中毒的防治


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Input: 2002年10月,我率全国人大常委会<种子法>执法检查组来到兰州,视察了徐家山绿化工程示范区.在徐家山森林公园,我们参观了当年用全国各省、市、自治区支援的树种种植的纪念林.纪念林按地区分块种植,立上各地牌子,其中还有中南海单独的一块.这片纪念林,是1983年胡耀邦同志视察甘肃后,团中央根据耀邦同志的指示,号召全国青少年支援西北树种建立起来的,林中立了一块纪念碑,刻写了耀邦同志的题词:"种草种树,治穷致富."现在纪念林已经郁郁葱葱,有的树已经成材,成为西北干旱地区植树造林的一个好的示范.

Output: 绿色丰碑永树大地--写在胡耀邦同志提出"种草种树、反弹琵琶"思想20周年之际


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 多媒体技术应用于教学,可以促进教学改革,改变教学面貌,但如果不管教学内容,不论课件质量,片面追求多媒体技术的应用,反而达不到理想的教学效果.多媒体课件的本质属性是“辅助教学工具”,其基本功能是承载教学内容、体现教学要求、表达教学意图,根本用途是更好、更快、更清楚地传递教学信息、实现教学目标.多媒体技术要根据教学目标、教学内容、教学要求等因素并结合教师的教学艺术恰当地使用,才能发挥其独特的作用.

Output: 多媒体教学中存在的问题及改进建议


Instruction: 请根据下面的摘要概括文章的标题

Input: 大果沙棘原产自俄罗斯西伯利亚地区，该品种沙棘枝条无刺或少刺，果实硕大易采摘，而且耐寒、耐旱，根系发达，经我国引入种植后，已在东北地区作为林业经济作物广泛种植。而处于黄土高原干旱地区的宁夏南部山区，同样面对着经济发展落后，水土流失严重，气候环境恶劣的问题。鉴于此，本文分析了夏南部山区自然情况，介绍了大果沙棘繁育及造林技术。

Output: 宁夏南部山区大果沙棘造林技术探讨


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Input: 1950年发行的人民胜利折实公债,是新中国成立后发行的第一笔国家公债,也是唯一一次折实公债,是国家克服当时困难、稳定金融物价的重大举措.第一期全国发行1万万分,上海承担了其中的3000万分,占华东的2/3,占全国的近1/3的份额,而这主要是由上海私营工商业者承担的.上海私营工商界响应政府号召,努力克服自身暂时的困难,顾全大局,积极认缴公债,表现了他们的爱国主义精神.

Output: 上海私营工商业_人民胜利折实公债_爱国主义


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Input: 根据广东省86个气象站降水量资料，用正态化Z指数对前、后汛期旱涝等级进行了划分。前汛期旱涝年对比分析表明：西太平洋副高造成的南海地区较强偏南风和较强东亚大槽以及较强南支西风急流（有利于中纬度冷空气南侵）之间的相互作用是影响广东前汛期降水偏多的直接原因。广东前汛期偏旱的主要原因是冷空气偏弱。西太平洋暖池海温变化是这种相互作用的重要影响因子，暖池海温偏高（低），广东前汛期正常偏旱（涝）。前期12～2月西太平洋暖池海温是前汛期旱涝变化的重要强信号之一；预测前汛期旱涝时应特别关注两极极涡的强度变化和中纬度地区位势高度变化。后汛期旱涝年份对比分析表明：亚洲夏季风系统偏强（弱）是造成广东省后汛期偏涝（旱）的最重要因素，登陆广东的热带气旋个数对后汛期降水的影响也比较大。还探讨了后汛期旱涝的预测问题，提出前期5月份北太平洋东部地区500 hPa位势高度距平是预测后汛期旱涝的重要强信号，其位势高度为正距平，则广东后汛期偏旱，负距平则偏涝。南半球中高纬地区大气环流变化通过对印度夏季风的影响从而影响后汛期旱涝的变化。

Output: 前后汛期_旱涝_成因_预测


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Input: 园林绿化关系到一个城市的基础设施建设水平，对于改良城市环境，改善市民居住条件，促进社会经济可持续发展有着重要意义。城市园林绿化环境的保持离不开园林绿化养护管理的支持。以天津市为例，探讨我国城市园林养护管理过程中存在的主要问题，并提出相应的解决问题办法与对策。

Output: 城市绿化_养护管理_问题_对策


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Input: 利用河北省60个气象观测站资料,对全省近50年极值气温变化特征进行了分析,结果表明:极端最高气温线性变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,而极端最低气温线性升高趋势明显.低于-30℃的极端寒冷13呈线性减少趋势,而高于40℃的极端炎热日线件变化趋势不明显,但年代际变化特征突出,20世纪90年代后期以来呈多发的特点.最低气温出现偏冷段(<-10℃)的天数呈线性减少趋势,出现在偏暖段(20～30℃)的天数呈线性增加趋势,在其他界限气温的大数变化趋势不明显.最高气温出现在偏冷段(-30～0℃)的天数呈明显减少趋势,在其他界限气温的天数变化趋势不明显.河北省无霜期、无冰冻期均呈明显延长趋势,平均每10年分别延长4.5天、4.6天.年平均最高气温、最低气温和平均气温都呈显著的线性升高趋势,平均每10年分别升高0.21℃、0.45℃、0.30℃,低温升温速率明显大于高温升温速率.日较差呈逐年减小趋势,平均每10年减小0.25℃.空间上最低气温表现为全省明显升高,而最高气温升温主要集中在中北部和东部沿海地区,南部升温不明显,日较差大部分地区为逐渐减小趋势.

Output: 极值气温_变化特征_无霜期_日较差


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Input: 2004年9月份,沈阳市东陵区某个体绒山羊场的羊群出现以高热、贫血、消瘦为主要症状的疾病,陆续出现羊只死亡.经流行病学调查、病理解剖及实验室检查,确诊为羊焦虫病.现将诊治经过报道如下.

Output: 辽宁_绒山羊_羊焦虫病_诊治_流行病学调查_实验室检查_病理解剖_沈阳市_东陵区_症状_羊群_死亡_贫血_疾病_个体_高热


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Input: 目的:调查农村地区医疗卫生机构产科服务提供及服务能力,了解不同类别助产机构服务特点、优势,发现存在的问题.方法:在全国随机抽取44个地市,对44个地市全部助产服务机构(3021所)2008-2010年产科服务情况进行问卷调查,本文仅对农村地区(县和县级市)助产机构进行分析.结果:共调查了2 494所机构.在全部助产机构分娩的新生儿中,县级综合性医院占38.5%,县妇幼保健院占21.8%,基层医疗机构(乡镇卫生院和社区卫生服务中心)占31.7%.有35.0 %的助产机构不能提供基本产科服务,21.7%仅能够提供基本产科服务,仅43.2%的机构能够提供综合产科服务.仅60%左右的县级机构和14.6%的基层医疗机构能24小时提供6种产科相关急救服务.全部产科合并症及并发症病例中,在基层医疗机构就诊的占18.3%.孕产妇死亡以发生在基层医疗机构最高,占54.3%.结论:县级综合性医院和县妇幼保健院是农村地区助产服务的主要力量.农村地区助产机构产科服务能力还有待提高.应当加强对基层助产机构的管理,杜绝其超范围执业.明确各类助产机构功能定位,加强机构之间协作,建立农村地区孕产妇急救转诊网络.

Output: 农村地区_医疗卫生机构_助产机构_产科_服务能力


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Input: 由引起婴幼儿腹泻的主要致病茵大肠杆菌O126免疫产蛋鸡,提取血清抗体与卵黄抗体.结果,血清抗体与卵黄抗体的动态变化规律基本相似,二者变化曲线基本吻合.实验认为可以直接提取卵黄抗体用于制备预防婴幼儿腹泻的口服液.

Output: 大肠杆菌O126_血清抗体_卵黄抗体


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Input: 1917年8月至1918年10月,皖系段祺瑞派军南下,武力征讨西南,意在一统天下.在此期间,倪嗣冲先后两次派安武军入湘作战,鼎力支持段祺瑞的武力统一;当直系以主和为手段牵制皖系时,倪嗣冲力挺危局,奔走呼告,倡导北洋派系团结,以战促和,完成国家一统.本文拟从安武军在主要战场湖南的作战经过史实入手,来评述倪嗣冲在此南北战争期间的地位与作用,从而深化对这一时期直皖派系多重矛盾的认识.

Output: 倪嗣冲_南北战争_安武军_武力统一


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Input: 本文从农奴制生产方式不仅存在于封建社会、欧洲农奴制的起源、特点、解体和东欧的"二次农奴制"等五个方面对马克思和恩格斯的论述加以综合和分析.

Output: 马克思_恩格斯_农奴制_再版农奴制


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Input: 吴门书派领袖文徵明一生因求学、应试与金陵结下不解之缘,金陵是文徵明游履所及最为频密之地,文氏来往吴门、金陵二地与金陵书家交游酬唱,谈榷艺文,金陵书家对其书风的形成演变以及声名的传播有着重要影响.

Output: 文徵明_庄昶_顾璘_陈沂_王韦_徐霖_金琮_交游


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Input: 根据沾化冬枣对气，艨的要求，本文分析了宜春市种植沾化冬枣不利气候因素和有利气候因素；通过1970-2000年资料，得出宜春市种植沾化冬枣的最适宜区、适宜区、适宜小规模区，最不适宜区域。建议宜春市规模发展沾化冬枣应选有利地形建因。做好防涝抗旱、病虫害防治工作。

Output: 沾化冬枣_气象条件_利弊分析_区划及高产建议


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Input: 提出了一种负载均衡的无线链路权值函数及计算算法LBWC,在此基础上,提出了一种满足QoS约束的负载均衡组播路由与频谱分配算法LMRS2A.LMRS2A的目标是:在满足无线组播业务QoS约束的情况下,均衡化网络的负载,最小化传输次数,优化网络资源的使用.LMRS2A算法首先采用LBWC算法计算无线链路的权值,进行负载均衡组播树的构造,然后采用基于无线广播特性的QoS约束频谱分配算法WBA2S对无线链路进行信道分配.仿真结果表明LMRS2A能达到预定目标,不仅避免了拥塞节点的产生,而且需要较少的传输次数.

Output: 认知无线Mesh网络_组播路由_频谱分配_负载均衡_服务质量约束


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Input: 作为国家支柱产业之一的建筑业,30余年一直呈现出高速发展的态势,尤其2000年以后随着政策的放宽,几个国家重要标杆式工程方案的确定,境外顶级设计公司在中国实践增加,我们的设计视野某种意义上真正打开,同时危机感也随之而来.正是在这样的背景下,我决定离开学习工作十余年的武汉,来到被称之为“南方以南”的城市——深圳,加入到当时刚确定发展方向的CCDI.

Output: 支柱产业_学习工作_级设计_国家_工程方案_危机感_建筑业_中国_政策_武汉_态势_视野_实践_深圳_南方_境外_杆式_城市


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Input: 针对兰州地铁东岗站施工场地狭小、难度大、工期紧、要求高的特点,文章结合Revit与鲁班系列软件构架BIM方案,充分发挥Revit系列软件精细建模提量与良好显示效果的功能以及鲁班系列软件强大的云平台管理功能,并从三维交底、碰撞检查、限额领料、iBan移动跟踪质量安全问题、4D施工进度动态管控、4D施工过程资料管理等方面进行了深入研究与实践.

Output: BIM技术_地铁车站_施工管理_应用


Instruction: 请根据下面的摘要生成文章的关键词，并用“_”连接

Input: 采用计算流体动力学(CFD)和多体动力学相结合的方法研究列车高速通过站台时的风致振动及安全问题.应用有限体积法和滑移网格模拟计算方法,通过求解三维瞬态可压缩N-S方程获取列车通过站台的气动力.运用Simpack软件建立3辆编组的动车组动力学模型,轨道不平顺条件选用美国六级谱,并将用CFD得到的气动力作为激励输入动车组动力学模型,对列车高速通过站台时的气动行为进行仿真计算,得到列车高速通过站台时的振动时程曲线.计算结果表明,列车高速通过站台时,在气动力作用下3辆车均不同程度向站台靠近,且尾车的尾部向站台靠近的距离最大,达到19 mm;头车向站台靠近主要是由车体的摇头运动所致,中间车向站台靠近是由车体的横向摆动所致,而尾车向站台靠拢则是由车体的横摆运动和摇头运动共同作用所致.

Output: 高速列车_通过站台_空气动力学_风致振动_安全性


Instruction: 请根据下面的摘要生成文章的关键词，并用“_”连接

Input: 论文提出基于平行嵌套阵互协方差的2维(Two Dimensional,2D)波达角(Direction Of Arrival, DOA)联合估计算法。算法基于两个互相平行的嵌套阵的互协方差生成较长虚拟阵列，同时将2维DOA估计问题降维为1维DOA估计问题。在构造协方差矩阵时，利用方向矩阵范德蒙特性增加虚拟快拍数，保证了孔径的最小损失。最后算法基于酉旋转不变技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique, ESPRIT)和总体最小二乘(Total Least Squares, TLS)方法进一步降低噪声影响，并获得了自动配对的2维DOA估计。相比传统平行阵下的DOA估计算法，该算法拥有更好的DOA估计性能，能辨识更多的空间信源，对空间色噪声有更强的鲁棒性。仿真结果验证了算法的有效性。

Output: 2维DOA估计_酉ESPRIT_平行嵌套阵_互协方差


Instruction: 请根据下面的摘要生成文章的关键词，并用“_”连接

Input: 跃龙涌整治工程位于广东省肇庆市城区部份渠段,岸上楼房紧邻渠道而建.根据场地情况,分析了砌石挡土墙护岸方案和桩墙分级护岸方案,桩墙分级护岸方案与砌石挡土墙护岸方案比较具有施工简单,工期短,投资省的优点.最终护岸方案选用了桩墙分级护岸方案.实际施工效果表明:该方案保证了岸上建筑物的安全,避免了深基坑的开挖和支护,节省了工程投资,取得了良好效果.

Output: 岸墙_桩墙_护岸_设计_跃龙涌


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 这给穷人们。西尔朗多阿，请代我把这些钱送给圣桑普森的司令官。

Output: 这些给穷人！朗代师傅，请代我把这些钱交给圣桑普森的主管吧。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 我不会耽误您的时间的。

Output: 我不耽误您的时间。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 透过隙缝他们已经站在靠近女房东厨房门的最后一段楼梯前面。

Output: 从板缝里射出来了他们已经走到最后一道楼梯跟前，在女房东的房门旁边。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 我是个头目；但是，我可多希望能够在船头楼里，手里捏着一块老牛肉，象我当普通水手时所惯做的那样。

Output: 我是个首领，然而，我多么怀念手里紧捏一块老牛肉，就如同我当普通水手时那样。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 我对她点点头，但是她却缩了回去，好象害怕给人看到似的。

Output: 我敢说她从早上起就守望着我了:在我走上花园砌道时，我看见她从窗格里向外望，我就对她点点头；可是她缩回去了，好像怕给人看见似的。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 在阅览者签名簿上，卡什尔博伊尔奥康纳菲茨莫里斯菲斯德尔法雷尔用龙飞凤舞的字体写下了他那多音节的名字。

Output: 在读者签名簿上，卡什尔博伊尔奥康纳菲茨莫里斯，蒂斯德尔法雷尔留下了他那长串名字的花押。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 代表们不断乘着电车和汽车赶来，门口挤得水泄不通。

Output: 代表们乘坐电车、汽车陆续来到会场。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 总之，我的主人极其多疑，我无论如何也不敢立刻给钱。

Output: 我这位主人的心思细密，诡计多端，让我无论如何不敢立刻付钱。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 说到这里，那青年姑娘发紫的嘴唇露出一个淡淡的微笑。

Output: 说到这里，那青年姑娘的嘴唇虽然发紫，但仍露出一个浅浅的微笑。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 这么说，那边那盘烤石鸡，看样子不错，大概不会对我有害。

Output: 那么，我觉得那盘烤石鸡味道肯定不错，吃了不会有任何坏处。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 在十七世纪，他们有四处主要的聚会地点。

Output: 在十七世纪，主要的集会地点有四个:一处是西班牙的潘苛波山隘。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 总之，迄今尚存的最古的称为鲸的画像，还可以在印度象岛的著名穴塔里找到。

Output: 可是毋庸置疑，保存至今的最古老的鲸鱼画像只能在印度象岛有名的穴塔中看到。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 而我可以向您保证，这封信下定会安全送到的。

Output: 这封信一定会送到他的手里。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 亲爱的阿托斯，达德尼昂说，您救了我多少次命，我都数不上来了。

Output: 亲爱的阿多斯，达尔大尼央说，我己经算不清您救了我几次命了。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 她踏过小桥，缓缓地走到路上。

Output: 她过了小桥，走上大路。


Instruction: 请在保持大致语义的前提下把以下句子重写

Input: 他那副神气要说些什么呢？

Output: 先生？你到底要说什么？


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 我要打开作业帮2. 打开我的作业帮

Output: 是


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 没有新人见面礼2. 游戏没有更新软件持续个别

Output: 不是


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 巨齿鲨的图片2. 蝉的图片

Output: 不是


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 柔弱的什么2. 柔软的反义词是什么

Output: 不是


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 可以换一个声音吗2. 小布换一种声音

Output: 是


Instruction: 请判断以下一对句子是否具有相同的含义（输出"是"或"不是"）

Input: 1. 来一段rap2. 请来一段rap

Output: 是


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：为什么我审核都是不通过？

Output: 释义后的句子为：为何提示我审核不通过？


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：如何退贷

Output: 释义后的句子为：刚才申请了一次借款如何取消


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：获取更多菜单

Output: 释义后的句子为：主菜单


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：为什么卡的有钱，不自动扣钱呢。

Output: 释义后的句子为：我账户有足够存款怎么不会扣钱？


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：还款银行怎么修改

Output: 释义后的句子为：怎么更改还款卡


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：如何具备资格

Output: 释义后的句子为：具备什么资格可以


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：不可以提前还吗，

Output: 释义后的句子为：为什么没有提前还款的功能


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：为什么我借钱交易失败

Output: 释义后的句子为：开通 借款申请失败


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：微粒咨询电话号码多少

Output: 释义后的句子为：你们的人工客服电话是多少


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：微粒贷的日利率是固定的吗？

Output: 释义后的句子为：现在微粒贷的日利息是万分之3还是万分之5


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子：如何捉升额度

Output: 释义后的句子为：请问如何堤升额度


Instruction: 对下面句子进行释义，生成一个含义相同，但表达不同的句子

Input: 句子："借款失败"了解

Output: 释义后的句子为：1借钱失败


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 巴布亞新畿內亞

Output: Papua New Cuinea


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 墨西哥

Output: Mexico


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 匈牙利

Output: Hungary


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 加拿大

Output: Canada


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 西班牙

Output: Spain


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 朝鮮

Output: North Korea


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 埃及

Output: Egypt


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 以色列

Output: Israel


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 南非

Output: South Africa


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 哥伦比亚

Output: Colombia


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 薩爾瓦多

Output: EI Salvador


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 亚美尼亚

Output: Armenia


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 爱沙尼亚

Output: Estonia


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 多哥

Output: Togo


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 阿塞拜疆

Output: Azerbaijan


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 芬兰

Output: Finland


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 瑞士

Output: Switzerland


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 泰國

Output: Thailand


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 挪威

Output: Norway


Instruction: 请把给出的中文地名翻译成英文地名。

Input: 贝宁

Output: Benin


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：也就是说花呗是透支卡
句子2：花呗不能透支嘛

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：我在还款花呗
句子2：而我借呗需要还款差不多***

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：良花呗使用行为
句子2：***月份花呗使用情况

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：我的蚂蚁借呗怎么提
句子2：借呗怎么才会提额

Output: 是


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗识别人脸验证不成功
句子2：为什么人脸不识别我呀

Output: 是


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：借呗分期还能推迟两天吗
句子2：借呗预期***天

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：首次申请借呗不通过
句子2：为什么借呗申请经综合评估暂未通过

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：他是把钱退给我，我再还花呗
句子2：我叫他把花呗退我呀

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗额度老***元
句子2：花呗额度分类

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：借呗是什么发放
句子2：借呗的准入标准是什么

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗可以预订酒吗
句子2：他人代付可以用花呗

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗，自然月调整怎么调
句子2：怎么调整不了花呗

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗为什不能缴纳水电费
句子2：用花呗交水费

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：问我有花呗分期吗
句子2：我花呗用的是分期付款付款的

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：刚刚我的蚂蚁花呗自动扣款***元支付app
句子2：我的是花呗付款的

Output: 否


Instruction:
请判断下面两个句子在语义上是否相似。
请直接输出“是”或“否”，不要额外输出多余内容。

Input:
句子1：花呗便利店周卡误导消费
句子2：花呗便利店周卡，包括 人人乐超市吗

Output: 否


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output: B-frame I-frame I-frame I-frame I-frame I-frame I-frame O O B-price_m I-price_m I-price_m I-price_m I-price_m O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: nikon,kingma,huawei哪个比较好用

Output: B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 我都行除了全画幅和全画幅都可以

Output: O O O O O B-frame I-frame I-frame O B-frame I-frame I-frame O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 有没有超级厉害的相机

Output: O O O O O O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 脸部快门和电子控制垂直焦平面快门都可以推荐一台单反像素1536万-七千万

Output: B-shutter I-shutter I-shutter I-shutter O B-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter I-shutter O O O O O O O O O O O B-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l O B-pixel_u I-pixel_u I-pixel_u


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 三星和leica都可以

Output: B-brand I-brand O B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 最近想买个胶片相机练习摄影8650左右23寸宽视角tft幽默有预算3400左右吧，拿来拍着玩，主要是拍人用的(﹃)

Output: O O O O O B-type I-type I-type I-type O O O O B-price_m I-price_m I-price_m I-price_m O O O O O B-screen I-screen I-screen I-screen I-screen I-screen O O O O O B-price_m I-price_m I-price_m I-price_m O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 求相机推荐,我要读大学了，想换一部相机用，价位在2688到3.8万

Output: O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-price_l I-price_l I-price_l I-price_l O B-price_u I-price_u I-price_u I-price_u


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 2180万到2005万除了lcd的都可以不要低端的就可以

Output: B-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l I-pixel_l O B-pixel_u I-pixel_u I-pixel_u I-pixel_u I-pixel_u O O B-screen I-screen I-screen O O O O O O B-level I-level O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 级别的话入门就可以了

Output: ["O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 之前买过一台劲码的太差了新手级或者高级

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "I-level", "O", "O", "B-level", "I-level"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 不要lcd的就可以最好不要超过4000万9698左右就可以

Output: ["O", "O", "B-screen", "I-screen", "I-screen", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-pixel_u", "I-pixel_u", "I-pixel_u", "I-pixel_u", "I-pixel_u", "B-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 哈苏,正狗,伟易达哪个比较好用

Output: ["B-brand", "I-brand", "O", "B-brand", "I-brand", "O", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "O", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 液晶显示器翻转屏

Output: ["B-screen", "I-screen", "I-screen", "I-screen", "I-screen", "B-screen", "I-screen", "I-screen"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 都可以想要入门的相机

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output: ["B-screen", "I-screen", "I-screen", "B-screen", "I-screen", "I-screen", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 嗯高端的机身要好镜头好点的国外的一些全画幅

Output: ["O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-frame", "I-frame", "I-frame"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 嗯入门的能推荐个新手级的单反吗

Output: ["O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "I-level", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output: ["B-pixel_m", "I-pixel_m", "I-pixel_m", "I-pixel_m", "I-pixel_m", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 像素至少七千万中画幅的相机还行

Output: ["O", "O", "O", "O", "B-pixel_m", "I-pixel_m", "I-pixel_m", "B-frame", "I-frame", "I-frame", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 对级别没要求不喜欢电子控制式金属纵向快门的

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "I-shutter", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 对品牌没要求最低3.51万

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-price_l", "I-price_l", "I-price_l", "I-price_l", "I-price_l"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 都可以推荐一下入门的相机

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output: ["O", "O", "B-price_u", "I-price_u", "I-price_u", "I-price_u"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 大品牌的3290的

Output: ["O", "O", "O", "O", "B-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output: ["O", "O", "B-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "I-price_m", "O", "O", "O", "O", "B-price_l", "I-price_l", "I-price_l", "I-price_l", "O", "B-price_u", "I-price_u", "I-price_u", "I-price_u", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 谢啦

Output: ["O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 不不不

Output: ["O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 数码微单尼康

Output: ["B-type", "I-type", "I-type", "I-type", "B-brand", "I-brand"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 能推荐个中级的单反吗

Output: ["O", "O", "O", "O", "B-level", "I-level", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 除了入门级的都可以

Output: ["O", "O", "B-level", "I-level", "I-level", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 除了初级的都可以

Output:
- O
- O
- B-level
- I-level
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 电子快门中级

Output:
- B-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- B-level
- I-level


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 最好不要超过2010万像素我最终把目标锁定在了全画幅骁途的相机不错

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-frame
- I-frame
- I-frame
- B-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 想要aps-h画幅的随意啦

Output:
- O
- O
- B-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 想要中级的单反

Output:
- O
- O
- B-level
- I-level
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 7799电子控制垂直焦平面快门

Output:
- B-price_m
- I-price_m
- I-price_m
- I-price_m
- B-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter
- I-shutter


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 一直想入手伟易达d5300,人在北京，求推荐靠谱商家，现在入手大概多少钱呢对级别没要求想要入门的相机

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-level
- I-level
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 最低2029万像素

Output:
- O
- O
- B-pixel_l
- I-pixel_l
- I-pixel_l
- I-pixel_l
- I-pixel_l
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 想要aps-h画幅的最好是aps-c画幅的

Output:
- O
- O
- B-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- O
- O
- O
- O
- B-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- I-frame
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 嗯中级的在三千万和1800万之间

Output:
- O
- B-level
- I-level
- O
- O
- B-pixel_l
- I-pixel_l
- I-pixel_l
- O
- B-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- I-pixel_u
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Input: 之前买过一台c&c的太差了求推荐一款低端的相机

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-level
- I-level
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名具体解释如下：
B- 和 I- 前缀：它们分别代表"开始"和"内部"。B-表示一个实体的开始，而I-用于实体中的所有其他标记。例如，在"佳能 EOS Rebel T6"中，"佳"可能被标记为B-brand，而"能EOS Rebel T6"可能被标记为I-brand。

O：此标签用于不属于任何实体的标记。

brand：用于表示产品的品牌，例如"佳能"、"尼康"。

frame：指相机的画幅。

level：指相机的级别，例如初级、中级、专业级别。

pixel：指相机的像素计数或分辨率。后缀 _l、_m 和 _u 分别代表较低、中等和较高的范围。

price：指表示相机的价格。后缀_l、_m 和 _u 表示较低、中等和较高的价格范围。

screen：指相机的显示屏幕大小或质量。

shutter：指相机的快门速度或类型。

type：指相机的类型，例如单反、无反、紧凑型等。

Output:
- O
- O
- B-price_m
- I-price_m
- I-price_m
- I-price_m


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 不要全能学生本的给我推荐英特尔酷睿i7系列的电脑价格7390就行

Output: O O B-product_type I-product_type I-product_type I-product_type I-product_type O O O O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O O O O O B-price I-price I-price I-price O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: O O B-rom_size I-rom_size I-rom_size I-rom_size


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: B-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size B-brand I-brand I-brand


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O O O O O O B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: B-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 买来玩游戏的，英特尔酷睿2四核的可以

Output: O O O O O O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 平时不做什么，sierra机大概5699

Output: O O O O O O O B-system I-system I-system I-system I-system I-system O O O B-price I-price I-price I-price


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 买来玩游戏的，a8系列的可以

Output: O O O O O O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 封顶20gb现在品铂哪个版本比较流畅求推荐？处理器要英特尔酷睿i74代系列的

Output: O O B-rom_size I-rom_size I-rom_size I-rom_size O O B-brand I-brand O O O O O O O O O O O O O O O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 大概128gb的硬盘没什么其他要求，usb3.0的就可以推荐一下geforcegtx1070ti的笔记本

Output: O O B-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size O O O O O O O O O O O B-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface O O O O O O O O B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 最近手头紧659的来一部

Output: O O O O O B-price I-price I-price O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: msi微星和宝扬选哪个300g以下的储存空间

Output: B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O B-brand I-brand O O O B-disk_size I-disk_size I-disk_size I-disk_size O O O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 防渗漏键盘蓝影

Output: B-keyboard_type I-keyboard_type I-keyboard_type I-keyboard_type I-keyboard_type B-brand I-brand


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 现在的笔记本越来越贵，1299的

Output: O O O O O O O O O O O B-price I-price I-price I-price O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 有没有校园学生本的机子

Output: O O O B-product_type I-product_type I-product_type I-product_type I-product_type O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 蓝影的笔记本不错

Output: B-brand I-brand O O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 飞科的

Output: B-brand I-brand O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: O O O B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type O O O O O O O O B-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type I-gpu_type O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 给我推荐cpu系列的电脑

Output: O O O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 用安卓手机，usb2.0端口的最好32至多amdryzenpro系列的就可以了

Output: O O O O O O B-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface I-data_interface O O O B-rom_size I-rom_size O O B-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type I-cpu_type O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 国外的一些，英特尔酷睿2双核t8系列，ryzen系列250g以下的储存空间

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "O", "B-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type", "B-disk_size", "I-disk_size", "I-disk_size", "I-disk_size", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 2.8万以下

Output: ["B-price", "I-price", "I-price", "I-price", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: v系列

Output: ["B-cpu_type", "I-cpu_type", "I-cpu_type"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 我想要的不是这个

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 最好是659以下的

Output: ["O", "O", "O", "B-price", "I-price", "I-price", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: ["O", "O", "O", "B-disk_size", "I-disk_size", "I-disk_size", "I-disk_size", "I-disk_size"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: ["B-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "B-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 国产处理器有吗

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 不要乐凡的

Output: ["O", "O", "B-brand", "I-brand", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output: ["B-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "B-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 17.3英寸可分离的红外键盘

Output: ["B-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "B-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type", "I-keyboard_type"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 封顶17.25万极致轻薄本商务白领本给我推荐radeonhd8750m的笔记本

Output: ["O", "O", "B-price", "I-price", "I-price", "I-price", "I-price", "I-price", "B-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "B-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "I-product_type", "O", "O", "O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 电脑求推荐,近来想入手一部4349的机子

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 11.1英寸英特尔奔腾

Output:
- B-screen_size
- I-screen_size
- I-screen_size
- I-screen_size
- I-screen_size
- I-screen_size
- B-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 总预算在9199的样子

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: amdryzenpro系列的笔记本怎样处理器要ryzen系列的

Output:
- B-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- I-cpu_type
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output:
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price
- I-price
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 推荐有1394接口的电脑

Output:
- O
- O
- O
- B-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- I-data_interface
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 尺寸岛式键盘防泼溅键盘

Output:
- B-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- B-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type
- I-keyboard_type


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 有没有推荐2.8万左右的电脑

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu_type': CPU类型
- 'data_interface': 数据接口
- 'disk_size': 硬盘大小
- 'gpu_type': GPU类型
- 'keyboard_type': 键盘类型
- 'price': 价格
- 'product_type': 产品类型
- 'rom_size': ROM大小
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'shell_material': 外壳材料
- 'system': 系统
- 'weight': 重量
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签在电脑硬件或产品的相关文本中，被用来识别和抽取出特定类型的信息。

Input: 不是。

Output:
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 运行内存最好不要超过四g手机就要2.99万

Output: O O O O O O O O O O B-ram I-ram O O O O B-price I-price I-price I-price I-price


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 推荐一台c8的手机

Output: O O O O B-brand I-brand O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 手机就要1.12万

Output: O O O O B-price I-price I-price I-price I-price


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 不超过1599就行

Output: O O O B-price I-price I-price I-price O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: O O B-price I-price I-price I-price I-price


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 我要高通骁龙8081

Output: O O B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 大一点的很多人说mt6750t的不好，我就喜欢这种牌子货大神6a的

Output: O O O O O O O O B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu O O O O O O O O O O O O O B-brand I-brand I-brand I-brand O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: B-price I-price I-price I-price B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: O O O O O B-brand I-brand I-brand B-brand I-brand I-brand


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 屏不超过7.02就行

Output: O O O O B-screen_size I-screen_size I-screen_size I-screen_size O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 想买荣耀v8的

Output: O O B-brand I-brand I-brand I-brand O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 学生党想买台联发科mt6732的1280万~1640万想买运行内存为6g的手机

Output: O O O O O O B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu O B-pixel I-pixel I-pixel I-pixel I-pixel O B-pixel I-pixel I-pixel I-pixel I-pixel O O O O O O O B-ram I-ram O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 在2180万像素和4000万像素之间处理器要联发科mt6755s的

Output: O B-pixel I-pixel I-pixel I-pixel I-pixel O O O B-pixel I-pixel I-pixel I-pixel I-pixel O O O O O O O O B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 不想要这个

Output: O O O O O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 高通骁龙6531高通骁龙8011

Output: B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu B-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu I-cpu


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 实体名1 实体名2 实体名3 ... 的形式输出结果。
实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 牌子货华为nova3的

Output: O O O B-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand I-brand O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 打打王者，刷刷据，gpu要高通adreno306的封顶1602万6400万-五千万

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 内存大小不超过64就行预算1.33万左右

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "O", "O", "O", "O", "B-price", "I-price", "I-price", "I-price", "I-price", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 买这个可以

Output: ["O", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 牌子货mt6737t的大概3030万像素吧牌子货夏普的

Output: ["O", "O", "O", "B-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 存储不高于64除了海尔m317和小米note4都可以

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "O", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 在1530万像素和2800万像素之间

Output: ["O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: ["B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 1425万~1602万哪里可以买到mali-t880mp12的机子大概2432万吧

Output: ["B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O", "O", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 平时打打游戏，王者荣耀什么的，高通骁龙的

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "I-cpu", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: ["O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "O", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 我要mp10打打王者，刷刷据，gpu要ge8320的

Output: ["O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "I-gpu_type", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 内存不超过256g就行传音的电池不错四千万到2426万

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "O", "O", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 买一台朵唯或者长虹a100的机子内存大小在16g到64g想买单反1630万像素左右

Output: ["O", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size", "O", "O", "O", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "O", "O", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 存储不低于16gb

Output: ["O", "O", "O", "O", "O", "B-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size", "I-memory_size"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: ["B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "O", "B-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel", "I-pixel"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output: ["B-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "I-screen_size", "B-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand", "I-brand"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用 json list ["实体名1", "实体名2", "实体名3", ..] 的形式输出结果。

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 最近用创星的

Output: ["O", "O", "O", "B-brand", "I-brand", "O"]


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 誉品有没有mt6763t的手机

Output:
- B-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 想买八核的手机运行内存不要低于12

Output:
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-ram
- I-ram


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output:
- O
- O
- B-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output:
- O
- O
- B-memory_size
- I-memory_size
- I-memory_size
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 个人觉得展讯sc6531的不错最低1839万求推荐一款雷蛇或索尼psp游戏手机手机

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 我打王者

Output:
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 买一台朵唯或者长虹a100的机子内存大小在16g到64g想买单反1630万像素左右

Output:
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-memory_size
- I-memory_size
- I-memory_size
- O
- B-memory_size
- I-memory_size
- I-memory_size
- O
- O
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 推荐一下mirai的手机2432万像素左右就可以存储至少64g

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-memory_size
- I-memory_size
- I-memory_size


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 运行内存不要低于64mb大概4480万左右大概6400万左右

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-ram
- I-ram
- I-ram
- I-ram
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 手机就要1872

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-price
- I-price
- I-price
- I-price


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 至少六千万像素国产小宇宙的现在索尼g3112哪个版本比较流畅求推荐？

Output:
- O
- O
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Output:
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 求推荐一款守护宝或mannm3手机价格的话都行qsc1110的手机怎样

Output:
- O
- O
- O
- O
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- B-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- I-brand
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 410万以上吧配置mali-g72mp3的机子怎么样不要骁龙200的

Output:
- B-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- I-pixel
- O
- O
- O
- O
- O
- B-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- I-gpu_type
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 听说骁龙660aie的性能强劲

Output:
- O
- O
- B-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- I-cpu
- O
- O
- O
- O
- O


Instruction:
请给以下句子做命名实体识别，并用yaml的形式输出结果。

- 实体名1
- 实体名2
- 实体名3

实体名例如 "B-brand", "I-brand" 等，具体解释如下：
- 'B-', 'I-': 在命名实体识别中，"B-"代表实体的开始，"I-"代表实体内部。
- 'brand': 品牌
- 'cpu': 中央处理器（CPU）
- 'gpu_type': 图形处理器（GPU）类型
- 'memory_size': 存储大小
- 'pixel': 像素
- 'price': 价格
- 'ram': 随机存取存储器（RAM）
- 'screen_size': 屏幕大小
- 'O': 非实体（在实体识别中，这表示其他部分，即不属于前述类别的部分）。

这些标签被用来识别和抽取关于手机的特定类型的信息，如品牌、价格、规格等。

Input: 运存至少四g

Output:
- O
- O
- O
- O
- B-ram
- I-ram


Instruction: 请将输入的中文文本进行分词，输出为一个列表，列表的每个元素是中文分词的结果，例如：输入'我爱中国'，输出：['我', '爱', '中国']

Input: literal不会像城市里的那些人，为了生活而逐波磕碰，最终为的也是人生的终极目标----快乐。

Output: ["literal", "不会", "像", "城市", "里", "的", "那些", "人", "，", "为了", "生活", "而", "逐波", "磕碰", "，", "最终", "为", "的", "也", "是", "人生", "的", "终极目标", "-", "-", "-", "-", "快乐", "。"]


Instruction: 请将输入的中文文本进行分词，输出为一个列表，列表的每个元素是中文分词的结果，例如：输入'我爱中国'，输出：['我', '爱', '中国']

Input: simile倘若能勇敢放手，让我们像松柏，黄鹂一样又怎知不会是一片好风光。

Output: ["simile", "倘若", "能", "勇敢", "放手", "，", "让", "我们", "像", "松柏", "，", "黄鹂", "一样", "又", "怎知", "不会", "是", "一片", "好", "风光", "。"]


Instruction: 请将输入的中文文本进行分词，输出为一个列表，列表的每个元素是中文分词的结果，例如：输入'我爱中国'，输出：['我', '爱', '中国']

Input: simile从小比较内向的我，就像一棵年老垂死的大树，生活就只是一片灰灰暗暗，每天都只是在重复着程序般的事情。

Output: ["simile", "从小", "比较", "内向", "的", "我", "，", "就", "像", "一棵", "年老", "垂死", "的", "大树", "，", "生活", "就", "只是", "一片", "灰灰暗暗", "，", "每天", "都", "只是", "在", "重复", "着", "程序", "般的", "事情", "。"]


Instruction: 请将输入的中文文本进行分词，输出为一个列表，列表的每个元素是中文分词的结果，例如：输入'我爱中国'，输出：['我', '爱', '中国']

Input: literal再往锅里倒一点油，还是像刚才那样，烧得冒烟以后放入黄瓜，炒一两分钟以后，再放入鸡蛋，然后炒五六分钟就可以出锅了。

Output: ["literal", "再往", "锅里", "倒", "一点", "油", "，", "还是", "像", "刚才", "那样", "，", "烧", "得", "冒烟", "以后", "放入", "黄瓜", "，", "炒", "一两分钟", "以后", "，", "再", "放入", "鸡蛋", "，", "然后", "炒", "五六分钟", "就", "可以", "出锅", "了", "。"]


Instruction: 请将输入的中文文本进行分词，输出为一个列表，列表的每个元素是中文分词的结果，例如：输入'我爱中国'，输出：['我', '爱', '中国']

Input: literal在秋天的时候，叶子变成了橙黄色，上面的果实也成熟了，变的更红，远望就像一丛丛草长在了墙上，草中还隐藏几块红色的宝石.......。

Output: ["literal", "在", "秋天", "的", "时候", "，", "叶子", "变成", "了", "橙黄色", "，", "上面", "的", "果实", "也", "成熟", "了", "，", "变", "的", "更", "红", "，", "远望", "就", "像", "一丛丛", "草", "长", "在", "了", "墙上", "，", "草中", "还", "隐藏", "几块", "红色", "的", "宝石", ".......", "。"]