自然语言处理的子任务命名实体识别中文的数据集，很全

使用预训练语言模型BERT做中文NER

https://github.com/google-research/bert 里的预训练好的中文的NER模型，该模型是中文命名实体识别的预训练模型chinese_L-12_H-768_A-12.zip，这个链接下载只需3积分，主要是想给大家提供方便，供大家学习使用。

5个程序员刷题网站| 凯拉斯-伯特-纳 中文 NER 任务使用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF模型和预训练语言模型的Keras解决方案：支持BERT/RoBERTa/ALBERT ）。 更新日志 2020年2月27日重构的代码keras_bert_ner并删除了一些多余的文件。 bert4keras == 0.2.5现在已集成为该项目的主要部分。 2019.11.14 bert4keras现在作为一个包使用，因为它没有太大变化。 albert 模型现在只能支持谷歌的版本。 2019.11.04修复计算句子准确率和做预测时结果错误的问题。 2019.11.01将keras-contrib crf_accuracy/ crf_loss替换为自定义的 crf_accuracy/crf_loss 来处理掩码标签。 未来的工作 迁移到 tensorflow 2.0。 添加其他 BERT 模型，例如 Distill_Bert、Tiny_Bert。 依赖关系 烧瓶== 1.1.1 keras == 2.3.1 numpy == 1.18.1 loguru == 0.4.1

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

BERT-NER-Pytorch：三种不同模式的BERT中文NER实验

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）作为自然语言处理领域经典的研究主题，是智能问答、知识图谱等任务的基础技术。领域命名实体识别（Domain Named Entity Recognition，DNER）是面向特定领域的NER方案。

使用Bert的中文NER BERT代表中文NER。 数据集列表 cner：数据集/ cner 主持人： ： 型号清单 BERT + Softmax BERT + CRF BERT +跨度 需求 1.1.0 = <PyTorch <1.5.0 cuda = 9.0 python3.6 + 输入格式 输入格式（首选BIOS标记方案），每个字符的标签为一行。 句子用空行分隔。 美 B-LOC 国 I-LOC 的 O 华 B-PER 莱 I-PER 士 I-PER 我 O 跟 O 他 O 运行代码 在run_ner_xxx.py或run_ner_xxx.sh修改配置信息。 sh scripts/run_ner_xxx.sh 注意：模型的文件结构 ├── prev_trained_model | └── bert_base | | └── pytorch_model.bin | | └── config.json | | └── vocab.txt | | └── ...... CLUENER结果 BERT在dev上的整体性能： 准确性（实体） 召回（实