NLP自学习平台中的NLP2.0确实支持私有化部署，这是为了满足不同企业或机构在数据处理、模型训练和应用方面的特定需求。私有化部署意味着将NLP2.0平台及其相关组件部署在客户自己的内部环境或私有云中，从而确保数据的安全性、隐私性和可控性。

具体来说，NLP2.0的私有化部署通常包括以下几个关键步骤：

需求分析与规划：首先，供应商或服务提供商会与客户进行深入的沟通，了解其业务需求、数据处理规模、模型训练要求等，以便为后续的部署工作制定详细的规划。

环境搭建与配置：根据客户的需求和规划，供应商会在客户的内部环境或私有云中搭建NLP2.0平台所需的基础设施，并进行必要的配置和优化，以确保平台的稳定性和性能。

在NLP自学习平台的文本实体提取中，如果你发现标注后的模型在预测时给出的概率都是0，这通常表示模型没有正确地学习到实体提取的模式，或者存在其他一些问题。以下是一些可能导致这种情况的原因以及相应的解决步骤：

标注质量：

检查你的标注数据是否准确。错误的标注会导致模型学习到错误的信息。

确保标注的数据量足够，且覆盖了各种可能的情况和实体类型。

如果有条件，可以尝试请第三方专家进行标注质量的检查。

模型训练：

检查模型的训练过程是否有问题，比如是否过早停止，或者训练时间是否足够。