背景介绍 建了仓库，地址在这里： 点star不迷路，相关文章在github上更新的会更交替一点QAQ 之前做过调整的命名体识别，项目背景实际上也很简单，就是我要做一个关键词匹配的功能，第一步我需要挖掘关键词。 ，明星领域，财经领域等等吧，这些领域的文本很有特色，一般人名/地名/公司名称/书名/电影名称都可以很好的表示文本关键信息。 在这种项目背景之下，很自然的就会想到使用命名体识别。我把在做这个项目的过程中，积累的一些资料汇总了一下，希望对大家有所帮助。 关于命名体识别，这是一个很大的领域，要做好，有很多工作要做。标题完全是为了能增加曝光，自己还是知道只是一个小学生，我会把自己看过的有用的东西都列出来，给大家提供一些先验信息。 之后看到的关于nert的文章会在此基础继续更新（最近存了好多新文章还没看/苦逼码农/ QAQ），不过建议大家star一下Github，不迷路，我给自己的计划是精读一

BERT-CRF-for-Chinese-NER Using BERT+CRF model to do Chinese NER task 如何运行 链接: 密码: 0qtc 请从网盘链接下载bert-chinese预训练模型，放在chinese-bert文件夹下 直接python run_ner.py即可

BILSTM_CRF_NER 批处理的PyTorch实现支持双向LSTM-CRF。 用法 培训/测试数据的格式应如数据目录中所示： 训练： python train.py 评估： python eval.py 其他 settings.py是定义参数的地方。 load_data.py实现了一个数据生成器，用于生成批量大小的张量。 pytorch_tutorial_vec.py是pytorch BiLSTM-CRF教程的矢量化版本。

你好 :grinning_face: 内尔 使用NLTK和Spacy的NLP命名实体识别 def ner ( text ) docx = nlp ( text ) html = displacy . render ( docx , style = "ent" ) html = html . replace ("\n\ n ","\n") result = HTML_WRAPPER . format ( html )

nlp_ner 使用Bi-LSTM和crf来进行人名识别，数据集人民日报98年1月标注数据集，训练：验证：测试为3：1：1 数据说明 原数据文件是/data/rmrb199801.txt data_process.py对文件进行了大量的处理 结果 acc：0.99 f1：0.9

此数据集是一个文档注释数据集，用于对确实来自incom.com的简历执行NER。数据集有220个项目，其中220个项目已被手动标记。 Entity Recognition in Resumes.json

NER-Sequence-labeling--Textcnn-bilstm-crf-pytorch pytorch用Textcnn-bilstm-crf模型实现命名实体识别 数据处理 数据处理文件是'data_preprocess.py' 模型和训练过程 模型和训练过程都在同一个文件中‘cnn-bilistm-crf.py’ 预测 预测文件为‘predict.py’   数据 数据存在data文件夹中

双向LSTM进行命名实体识别NER

ltp模型：3.4 模型链接https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509692 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509682 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509681 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509665 https://download.csdn.net/download/llm765800916/12509652

对Bert模型的Ner任务提供了数据集demo