不错的三类工具包，这里分享下，里面有代码，以及我遇到的一些问题说明。

使用tensorflow实现的中文实体识别LSTM+CRF（简单界面）

bilstmcrf.zip

CRFSegment 用CRF++实现基于条件随机场模型的中文分词 更多详细介绍可以查看文章:

pycrfpp python CRF++实现分词 train and test 训练 训练数据采用1998年1月份人民日报的标注数据 tag => B M E S 训练模型调用接口 crf_model = CRFModel(model='model/model') crf_model.crf_learn(filename='data/199801\u4eba\u6c11\u65e5\u62a5.data') 参数model为保存模型的路径, filename为标注数据路径 测试 crf_model = CRFModel(model='model/model') data = crf_model.crf_test(tag_data=data) 测试结果 既往青霉素、链霉素、磺胺类药物过敏史<@>既_往_青霉素_、链_霉素、_磺_胺类_药物_过敏史 对“鸡蛋”等多种食物过敏<@>对_“鸡蛋”_等_多种_食物_过敏 对降脂药“非诺贝特

条件随机场的推导和详细叙述

PyDenseCRF 这是PhilippKrähenbühl （第2版，）的（基于Cython的）Python包装器。 如果您将此代码用于reasearch，请引用： Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials Philipp Krähenbühl and Vladlen Koltun NIPS 2011 并以脚注或引用的形式提供到此存储库的链接。 安装 该软件包位于PyPI上，因此只需运行pip install pydensecrf即可安装它。 如果您想要最新的版本，可以通过执行以下命令进行安装： pip install git+https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf.git 并忽略了来自本征的所有警告。 请注意，此包装器需要相对较新的Cython版本（至少0.22版），而Ubuntu 14.04随附的版本太旧。 （感谢Scott Wehrwein指出这一点。）我建议您使用并在那里安装最新版本的Cython（ pip ins

NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词：OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行

BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如

Chinese NER Project 本项目为CLUENER2020任务baseline的代码实现，模型包括 BiLSTM-CRF BERT-base + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) Roberta + X (softmax/CRF/BiLSTM+CRF) 本项目BERT-base-X部分的代码编写思路参考 。 项目说明参考知乎文章： Dataset 实验数据来自。这是一个中文细粒度命名实体识别数据集，是基于清华大学开源的文本分类数据集THUCNEWS，选出部分数据进行细粒度标注得到的。该数据集的训练集、验证集和测试集的大小分别为10748，1343，1345，平均句子长度37.4字，最长50字。由于测试集不直接提供，考虑到leaderboard上提交次数有限，本项目使用CLUENER2020的验证集作为模型表现评判的测试集。 CLUENER2020共有10个