利用上下文嵌入（Contextual embeddings）识别文本中的实体和命名实体是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务。上下文嵌入是一种将单词或短语映射到低维向量空间的技术，其中每个向量的值反映了该单词或短语在上下文中的意义。

  以下是利用上下文嵌入识别文本中的实体和命名实体的一般步骤：

  1. 数据准备：首先需要准备输入文本数据和对应的标注信息。标注信息可以是实体的边界、实体的类型等。

  2. 构建上下文嵌入模型：接下来，需要选择和训练一个上下文嵌入模型。近年来，深度学习模型如BERT、GPT等在NLP任务上取得了显著表现，可以作为上下文嵌入模型的选择。

  3. 特征提取：使用上下文嵌入模型对文本进行编码，获取每个单词的上下文嵌入向量。这些向量将捕捉到每个单词在上下文中的语义信息。

  4. 实体识别模型：基于上下文嵌入向量，训练一个实体识别模型，可以是基于规则的模型，如CRF，也可以是端到端的深度学习模型。该模型将预测每个单词是否属于某个实体，并区分实体的类型。

  5. 模型评估：使用预留的测试数据对实体识别模型进行评估，计算准确率、召回率和F1值等指标。

  需要注意的是，上下文嵌入模型的选择和训练对于提高实体识别性能至关重要。此外，还可以通过添加额外的特征、引入其他NLP技术（如词性标注、依存句法分析等）来进一步提升实体识别的性能。