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基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别源码（Python课程设计）.zip

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简介：
本项目为一个使用Python编写的中文命名实体识别系统，结合了BERT、BiLSTM和CRF模型的优点。通过深度学习技术提升对中文文本中人名、地名等实体的准确识别能力，适用于自然语言处理相关课程设计与研究。 基于BERT+BiLSTM+CRF实现的中文命名实体识别源码适用于Python课程设计项目。该项目无需任何修改即可直接使用，并确保能够顺利运行。此外，它也可以作为期末大作业的选择之一。文件名为“基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别源码（python课程设计）.zip”。

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  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别源码（Python课程设计）.zip
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    本项目为一个使用Python编写的中文命名实体识别系统，结合了BERT、BiLSTM和CRF模型的优点。通过深度学习技术提升对中文文本中人名、地名等实体的准确识别能力，适用于自然语言处理相关课程设计与研究。 基于BERT+BiLSTM+CRF实现的中文命名实体识别源码适用于Python课程设计项目。该项目无需任何修改即可直接使用，并确保能够顺利运行。此外，它也可以作为期末大作业的选择之一。文件名为“基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别源码（python课程设计）.zip”。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，有效提升了NER任务中的精度与召回率。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境为：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Pytorch源码.zip
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    本资源提供了一个使用Python和PyTorch实现的基于BERT、BiLSTM及CRF模型进行命名实体识别(NER)的完整代码库，适用于自然语言处理任务。 Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （由于文件名重复了多次，为了方便理解可以简化为：该项目提供了一个使用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM以及CRF模型进行命名实体识别任务的完整代码库。）
     
  • 基于PyTorch的BERT-BiLSTM-CRF中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的系统，专门针对中文文本进行高效的命名实体识别，提升了实体边界检测与分类精度。 依赖：python==3.6（可选）、pytorch==1.6.0（可选）、pytorch-crf==0.7.2、transformers==4.5.0、numpy==1.22.4、packaging==21.3 温馨提示：新增了转换为onnx并进行推理的功能，具体内容在convert_onnx下，使用命令python convert_onnx.py执行。仅支持对单条数据的推理。在CPU环境下，原本的推理时间为0.714256477355957秒，转换后为0.4593505859375秒。需要安装onnxruntime和onnx库。 注意：原本的pytorch-crf不能转换为onnx，在这里使用了替代方案。目前只测试了bert_crf模型，其他模型可根据需求自行调整。 问题汇总： ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape after 1 dimensions. 解决方法：pip install numpy==1.22.4 packaging.ver
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Python代码及文档（优质课程设计）
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    本课程提供基于BERT、BiLSTM和CRF模型的命名实体识别Python实现与详细文档。适合深入学习自然语言处理技术，提高项目开发能力。 ### 项目介绍 **BERT-BiLSTM-CRF模型** 【简介】使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF架构上进行预训练以实现中文命名实体识别功能，该项目提供了基于PyTorch框架的代码。 #### 项目结构： ``` bert_bilstm_crf_ner_pytorch ├── torch_ner │ ├── bert-base-chinese --- 预训练模型文件夹 └── 其他相关目录和文件 ``` 【注意】如果您在安装或运行过程中遇到任何问题，可以私下进行咨询。提供远程指导服务。 该资源中的项目源码是个人毕业设计的一部分，并且所有代码都已经过测试并成功运行。答辩评审的平均分数达到96分，因此您可以放心下载使用！ 1. 本项目的代码经过严格的测试和验证，在功能正常的情况下才上传，请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能等）、教师以及企业员工进行学习参考；同时也非常适合编程新手作为进阶教程。此外，它还可以用于毕业设计、课程作业或初期立项的演示材料。 3. 如果您的基础较为扎实，则可以在此代码的基础上进一步修改和扩展功能，并将其应用于自己的毕设项目、课程设计或者日常任务中。 下载后，请务必先查看README.md文件（如果有）。此资源仅供学习参考之用，严禁用于商业目的。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，通过深度学习技术提升NER任务效果。 基于BERT+BiLSTM+CRF的中文命名实体识别（使用PyTorch实现）的基本环境如下：Python 3.8、PyTorch 1.7.1 + cu110 和 pytorch-crf 0.7.2。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本项目提供了一种基于BERT、BiLSTM和CRF技术结合的命名实体识别解决方案。利用预训练语言模型BERT提取文本特征，并通过双向长短期记忆网络(BiLSTM)进一步捕捉上下文信息，最后使用条件随机场(CRF)进行序列标注，有效提高了实体识别精度与效率。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别方法在自然语言处理领域得到了广泛应用。这种结合了预训练模型BERT、双向长短期记忆网络BiLSTM以及条件随机场CRF的技术框架，能够有效提升文本中命名实体（如人名、地名和组织机构名称等）的识别精度与效率。
     
  • 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别模型.zip
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    本资源提供了一个结合了BERT、BiLSTM和CRF技术的先进命名实体识别模型。通过深度学习方法提高对文本中特定实体（如人名、地名等）的准确识别能力，适用于自然语言处理中的多种场景应用。 基于Bert+BiLSTM+CRF的命名实体识别.zip包含了结合了BERT、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）技术的模型，用于提高命名实体识别任务中的性能。该文件中详细介绍了如何利用这些先进的深度学习方法来改进自然语言处理领域内的特定问题解决能力。
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文景点命名实体识别
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的方法，专门针对中文景点文本进行命名实体识别，显著提升了实体识别的准确性和效率。 为了应对旅游文本在特征表示过程中遇到的一词多义问题，并解决旅游游记中的景点实体识别难题，特别是针对景点别名的问题，研究提出了一种结合语言模型的中文景点实体识别方法。该方法首先利用BERT语言模型提取文本中字级别的向量矩阵作为初始特征；然后采用BiLSTM来捕捉上下文信息；最后通过CRF（条件随机场）模型优化序列标注结果，从而准确地识别出旅游游记中的景点命名实体。实验结果显示，相较于现有研究的方法，该提出的模型在实际应用测试中表现出显著的性能提升，在准确率和召回率方面分别提高了8.33%和1.71%。
     
  • 基于BERT、BiLSTM和CRF的中文命名实体识别方法
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    本研究提出了一种结合BERT、BiLSTM和CRF模型的中文命名实体识别方法，利用预训练语言模型提升特征表示能力，并通过序列标注技术实现高精度实体识别。 1. 目录结构 - data：训练数据集 - models：构建的模型 - result：存放结果文件 - ckpt：存放模型文件夹 - log：日志记录 - conlleval.py：计算模型性能脚本 - data_helper: 数据处理工具 - run.py: 程序执行入口 - train_val_test.py: 训练、验证和测试功能 - utils.py: 包含一些常用的功能函数 3. 运行说明 下载bert至项目路径，创建bert_model文件夹，并将预训练好的bert模型解压到该目录下。运行命令如下： ``` python3 run.py --mode xxx ``` 其中xxx为traintestdemo，默认值为demo。