code: def ner(sentence, format=None):
      
      sentence = chunk(sentence)
      crf_model = CRFNERPredictor.Instance()
      result = crf_model.predict(sentence, format)
      return result
docs: Location and classify named entities in text
  
      Parameters
      ==========
  
      sentence: {unicode, str}
          raw sentence
  
      Returns
      =======
      tokens: list of tuple with word, pos tag, chunking tag, ner tag
          tagged sentence
  
      Examples
      --------
  
      >>> # -*- coding: utf-8 -*-
      >>> from underthesea import ner
      >>> sentence = "Ông Putin ca ngợi những thành tựu vĩ đại của Liên Xô"
      >>> ner(sentence)
      [('Ông', 'Nc', 'B-NP', 'O'),
      ('Putin', 'Np', 'B-NP', 'B-PER'),
      ('ca ngợi', 'V', 'B-VP', 'O'),
      ('những', 'L', 'B-NP', 'O'),
      ('thành tựu', 'N', 'B-NP', 'O'),
      ('vĩ đại', 'A', 'B-AP', 'O'),
      ('của', 'E', 'B-PP', 'O'),
      ('Liên Xô', 'Np', 'B-NP', 'B-LOC')]