NLP课程作业：序列标注任务——使用BiLSTM-CRF进行命名实体识别（含源码、文档和数据）

简介：
本项目为NLP课程作业，采用BiLSTM-CRF模型实现命名实体识别。包含详细文档、代码及训练数据，旨在提升对序列标注的理解与应用能力。 资源内容：NLP大作业——序列标注编程任务：基于BiLSTM-CRF的命名实体识别项目包含源代码、文档说明及数据。 代码特点： - 包含运行结果，确保不会运行时可联系作者获取帮助。 - 参数化设计便于调整参数设置。 - 代码结构清晰且注释详尽，经过充分测试验证功能无误后上传。 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程作业（如课程设计、期末大作业或毕业设计）使用。 作者介绍： 由一位资深算法工程师提供。该工程师在某知名公司工作10年，擅长领域包括但不限于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言；YOLO目标检测算法仿真；计算机视觉技术与智能优化方法的应用研究；神经网络预测模型构建；信号处理和元胞自动机理论实践；图像处理工具开发以及智能控制系统设计等。此外还有多种路径规划技术和无人机相关实验项目经验积累。 更多源码资源请访问作者主页搜索查看。