命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）在信息提取任务中具有广泛的应用。

  首先，NER可以用于实体关系抽取。信息提取系统需要从文本中抽取实体之间的关系，如“人物A是公司B的董事长”。通过NER，可以识别出文本中的人物和公司实体，并通过进一步的处理，提取出实体之间的关系。

  其次，NER可以用于事件抽取。事件抽取是从文本中提取出具有特定结构和语义的事件的过程。NER可以帮助识别出事件中的各种实体，如时间、地点、参与者等。例如，从新闻报道中抽取出“2019年某某地发生了地震”的事件。

  另外，NER还可以用于问答系统。在问答系统中，NER可以用于识别问题中涉及的命名实体，从而帮助系统更精准地理解用户的问题。例如，当用户提出“谁是美国的第一位女性总统？”时，NER可以识别出“美国”和“女性总统”作为问题中的命名实体，帮助系统更好地回答问题。

  此外，NER还可以应用于知识图谱构建和丰富。知识图谱是将结构化的实体和关系组织在一起的知识库，NER可以帮助自动化地从大量文本中识别出实体和关系，并用于知识图谱的构建和更新。

  总之，命名实体识别在信息提取任务中的应用包括实体关系抽取、事件抽取、问答系统、知识图谱构建等，能够帮助提高信息抽取的准确性和效率。