毕业设计：基于Pytorch的BERT+BiLSTM+CRF命名实体识别项目源码

简介：
本项目采用Pytorch框架，结合BERT、BiLSTM和CRF模型进行命名实体识别。代码详细注释，适用于自然语言处理研究与应用开发。 基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别项目利用深度学习技术自动检测文本中的命名实体。该项目采用Pytorch框架实现。 以下是项目的实施步骤： 1. 数据准备：收集并整理标注好的命名实体数据集，例如CoNLL-2003数据集，并进行预处理以转换为适合模型输入的数据格式。 2. 模型构建： - BERT模块：使用预先训练的BERT模型作为输入层来捕捉文本中的上下文信息。可通过Hugging Face提供的transformers库加载和应用预训练的BERT模型。 - BiLSTM结构：在BERT之后添加双向长短期记忆网络（BiLSTM）以进一步提取特征并进行更深层次的上下文建模。 - CRF层：最后加入条件随机场（CRF）来对标签序列进行预测，优化识别效果。 3. 模型训练：将数据集划分为训练、验证和测试三个部分。利用训练集调整模型参数，并通过验证集确定最佳超参数组合以提高性能。 4. 结果评估：用独立的测试集合评价经过调优后的模型表现，计算精确度、召回率及F1分数等指标来全面衡量系统的识别能力。