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Vietnamese NER with BERT_VN_NER: A PyTorch Solution Using Googles AI Model

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简介：
本项目使用PyTorch框架和Google的BERT模型开发了一种针对越南语命名实体识别（NER）的解决方案，名为BERT_VN_NER。 使用BERT的越南语命名实体识别（bert-vn-ner）是由Trong-Dat Ngo编写的代码。该系统采用Pytorch实现的BERT模型来为越南语执行命名实体识别任务，并且在单词表示中加入了特征信息。安装要求包括Python 3.6及以上版本和Torch1.4+以上版本，依赖项可以通过pip命令进行安装：`pip3 install -r requirements.txt`。 数据集格式遵循CoNLL-2003标准，每一行包含四个字段（单词、词性标签、短语结构树标签以及命名实体），这些字段由制表符分隔。每个句子之后会有一个空行来区分不同的句子段落。需要注意的是，在进行分词处理时不需要匹配BERT的预训练模型（以`bert-base-multilingual-cased`表示）。有关更详细的信息，请参考“数据”目录中的样本段落件。 下面给出一个越南语例句的数据集示例： 单词\t 词性标签 \t 短语结构树标签 \t 命名实体

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  • Vietnamese NER with BERT_VN_NER: A PyTorch Solution Using Googles AI Model
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    本项目使用PyTorch框架和Google的BERT模型开发了一种针对越南语命名实体识别（NER）的解决方案，名为BERT_VN_NER。 使用BERT的越南语命名实体识别（bert-vn-ner）是由Trong-Dat Ngo编写的代码。该系统采用Pytorch实现的BERT模型来为越南语执行命名实体识别任务，并且在单词表示中加入了特征信息。安装要求包括Python 3.6及以上版本和Torch1.4+以上版本，依赖项可以通过pip命令进行安装：`pip3 install -r requirements.txt`。 数据集格式遵循CoNLL-2003标准，每一行包含四个字段（单词、词性标签、短语结构树标签以及命名实体），这些字段由制表符分隔。每个句子之后会有一个空行来区分不同的句子段落。需要注意的是，在进行分词处理时不需要匹配BERT的预训练模型（以`bert-base-multilingual-cased`表示）。有关更详细的信息，请参考“数据”目录中的样本段落件。 下面给出一个越南语例句的数据集示例： 单词\t 词性标签 \t 短语结构树标签 \t 命名实体
     
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