ChineseNER:中文命名实体识别,实体抽取,tensorflow,pytorch,BiLSTM + CRF-源码

上传者: 42107491 | 上传时间: 2021-06-05 23:17:56 | 文件大小: 13.53MB | 文件类型: ZIP
中文NER 本项目使用 python 2.7 张量流1.7.0 火炬0.4.0 对命名实体识别不了解的可以先看一下这篇。顺便求star〜 这是最简单的一个命名实体识别BiLSTM + CRF模型。 数据 数据文件夹中有三个开源数据集可以使用,玻森数据( ),1998年人民日报标注数据,MSRA微软亚洲研究院开源数据。其中,boson数据集有6种实体类型,人民日报语料和MSRA一般只提取人名,地名,组织名三种实体类型。 先运行数据中的python文件处理数据,供模型使用。 张量流版 开始训练 使用python train.py开始训练,训练的模型会存到模型文件夹中。 使用预训练的词向量 使

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