在Python中计算命名实体识别（NER）模型的准确率、召回率和F1值，可以按照以下步骤进行：
导入必要的库
```python
import numpy as np
加载数据
假设你已经有了模型的预测结果和标注的真实标签。定义模型预测和真实标签
```python假设 `predictions` 是模型预测的结果，`true_labels` 是真实的标签
predictions = [...] 模型预测的标签序列
true_labels = [...] 真实标签序列
计算准确率
准确率是指预测正确的实体个数除以预测的实体总个数。
```python
correct_predictions = sum（1 for pred, true in zip（predictions, true_labels） if pred == true）
total_predictions = len（predictions）
accuracy = correct_predictions / total_predictions
计算召回率
召回率是指预测正确的实体个数除以标注的实体总个数。```pythontotal_true_labels = len（true_labels）
recall = correct_predictions / total_true_labels
计算F1值
F1值是准确率和召回率的调和平均值。
```python
f1_score = 2 * accuracy * recall / （accuracy + recall）
以上步骤给出了如何从模型预测结果和真实标签计算准确率、召回率和F1值的基本方法。