本研究采用基于Keras框架的BiLSTM-CNN-CRF模型，针对自然语言处理任务中的命名实体识别（NER）进行优化与实现，显著提升了文本标注精度。
直接看代码吧：
```python
import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
from keras.callbacks import ModelCheckpoint, Callback
# from keras.backend import K # 原文中注释掉了这部分，保持不变。
from keras.layers import *
from keras.models import Model
from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad
```
本项目提供基于Bi-LSTM+CRF模型的中文分词与词性标注Python实现及详尽文档，采用Keras框架，适用于自然语言处理相关研究与应用开发。
**项目介绍**
中文自然语言处理任务与英文不同，在进行语义分析、文本分类或词语蕴含之前需要先完成分词步骤。一种直观的方法是为句子中的每一个字添加标记，以确定它属于一个单词的开始还是中间部分：
例如，“成功入侵民主党的电脑系统”这句话可以标注如下：
成功 入侵 民主党 的 电脑 系统
B I B I B I I S
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该项目包含个人毕业设计的源代码，并且所有代码经过测试确认无误后才上传，答辩成绩平均达到96分。您可以放心下载并使用。
1. 所有项目代码在确保功能正常并通过运行测试之后才会进行上传，请您安心下载。
2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等）的在校学生和老师，也适用于企业员工学习参考。对于编程新手而言同样适用，并可用于毕业设计、课程作业或演示初期项目的功能展示。
3. 对于有一定基础的学习者来说，在现有代码的基础上进行修改以实现新的功能也是可行的选择，这也能用于完成毕业设计或者课程项目。
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5星
