自己做的 ppt 希望搞命名实体识别的同学们一起交流互相学习

NER（命名实体识别），数据集读取和解析工具，数据下载链接，数据详细解释文档

针对中文命名实体识别（NER），采用IDCNN+CRF的方法。

StanfordCoreNLP适用于以下情形: 一个具有广泛语法分析工具集成的NLP工具包； 一种广泛应用于生产中的快速、健壮的任意文本注释器； 一个现代化的具有全面高质量的文本分析功能的、定期更新的软件包

OntoNotes-5.0-NER-BIO 这是CoNLL-2003格式的版本，带有OntoNotes 5.0版本NER的BIO标记方案。 此格式化的版本基于的说明以及在此存储库中创建的新脚本。 简单地说，名为“（Yuchen Zhang，Zhi Zhong，CoNLL 2013），提出了针对OntoNotes 5.0数据的Train-dev-split，并提供了将其转换为CoNLL 2012格式的脚本。 但是，结果不在BIO标记方案中，不能直接用于许多序列标记体系结构中，例如BLSTM-CRF。 此回购协议通过直接生成BIO格式简化了预处理，您可以在实验中使用它们。 步骤1：获取官方的O

用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型 该存储库包含用于为中文命名实体识别任务构建非常简单的基于字符的BiLSTM-CRF序列标签模型的代码。 其目标是识别三种类型的命名实体：PERSON，LOCATION和ORGANIZATION。 这段代码可在Python 3和TensorFlow 1.2上运行，以下存储库给了我很多帮助。 模型 此模型类似于论文[1]和[2]提供的模型。 其结构如下图所示： 对于一个中文句子，该句子中的每个字符都有/将具有属于{O，B-PER，I-PER，B-LOC，I-LOC，B-ORG，I-ORG}集的标记。 第一层是查找层，旨在将每个字符表示从一个

中 B-ORG 共 I-ORG 中 I-ORG 央 I-ORG 致 O 中 B-ORG 国 I-ORG 致 I-ORG 公 I-ORG 党 I-ORG 十 I-ORG 一 I-ORG 大 I-ORG 的 O 贺 O 词 O 各 O 位 O 代 O 表 O Tag | Meaning O Not part of a named entity B-PER Beginning character of a person name I-PER Non-beginning character of a person name B-ORG Beginning character of an organization name I-ORG Non-beginning character of an organization name B-LOC Beginning character of a location name I-LOC Non-beginning character of a location name B-GPE Beginning character of a geopolitical entity I-GPE Non-beginning character of a geopolitical entity

BERT只是一个预训练的语言模型，在各大任务上都刷新了榜单。我们本次实验的任务也是一个序列标注问题，简而言之，就是是基于BERT预训练模型，在中文NER（Named Entity Recognition，命名实体识别）任务上进行fine-tune。 Fine-tune是什么意思，中文译为微调。在transfer learning中，对事先训练好的特征抽取网络，直接拿来用在下游任务上。固定其特征抽取层的网络参数，只在原有的网络上增加少量神经元，做最后的分类任务，而且只更新分类参数。

注意： 该软件包已停止更新，请参阅我们的新 参考： 纸： 用于命名实体识别的神经架构通过BLSTM-CNN-CRF进行端到端序列标记码： 用法： python train.py 性能 f1 91.00％

电子病历命名实体识别代码，说明详见文章：https://season.blog.csdn.net/article/details/115283564