语言：中文解说配英文字幕（字幕自动生成） 视频类型：信息化教学演示动画 画面风格：清晰、科技感、蓝色与白色为主色调，界面简洁干净，2D/3D 混合动画，文字高亮流畅过渡 时长：30 秒 分镜脚本： 开场 (0-5s)：镜头从一段普通中文文本平移进入，一个标题显示“命名实体识别预测流程”，背景带有科技电路与数据流效果。 输入阶段 (5-10s)：文本被分割成 Token（中文一个字一格，英文单词拆成多个子词），Token 逐一浮现，并进入一个矩形“BERT 模型”黑盒。 模型处理 (10-18s)：BERT 模型内部显示多层 Transformer Encoder 的简化动画（上下箭头、注意力连接线闪动），输出每个 Token 的向量表示。 分类预测 (18-25s)：全连接层将向量映射为类别概率，Softmax 动画显示柱状图变为概率分布，然后每个 Token 被染上不同颜色代表预测的实体类别。 结果展示 (25-30s)：原文回到屏幕中央，所有实体高亮标注（如人名蓝色、公司绿色、地址黄色），上方浮现“预测完成”的文字，背景缓慢流动数据线条。 音乐与节奏：轻快的科技感背景音乐，切换点配合动画变化。 字幕示例： “输入文本并分词” / "Input text and tokenize" “进入 BERT 模型处理” / "Processed by BERT model" “Softmax 计算概率” / "Softmax probability calculation" “生成实体识别结果” / "Generate entity recognition results"