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中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型

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简介：
本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。 中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。

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  • 中文命名实体识别与实体抽取项目实践——基于TensorFlow和PyTorch的BiLSTM+CRF模型
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    本项目专注于利用TensorFlow和PyTorch框架实现BiLSTM结合CRF算法进行中文文本中的命名实体识别及实体提取，旨在提升模型在自然语言处理任务中的表现。 中文命名实体识别涉及实体抽取技术，可以使用TensorFlow或PyTorch框架结合BiLSTM+CRF模型进行处理。数据文件夹内包含三个开源的数据集：玻森数据、1998年人民日报标注数据以及MSRA微软亚洲研究院的开源数据。其中，玻森数据包含了六种不同的实体类型；而人民日报语料和MSRA通常只提取人名、地名及组织名称这三种类型的实体信息。首先运行文件夹内的Python脚本以处理这些原始数据集，并为后续模型训练做好准备。
     
  • 基于PyTorch和BiLSTM-CRF的中文命名实体识别
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    本研究利用PyTorch框架开发了一种基于BiLSTM-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，提升了对复杂句子结构的理解能力。 基于PyTorch+BiLSTM_CRF的中文命名实体识别 文件结构说明： - checkpoints：模型保存的位置 - data：数据位置 - |-- cnews：数据集名称 - | |-- raw_data：原始数据存储位置 - | `-- final_data：标签、词汇表等信息存储位置 - logs：日志存储位置 - utils：辅助函数存放位置，包括解码、评价指标设置、随机种子设定和日志配置等功能 文件列表： - config.py：配置文件 - dataset.py：数据转换为PyTorch的DataSet格式 - main.py：主运行程序 - main.sh：运行命令脚本 - models.py：模型定义 - process.py：预处理，包括数据处理并转换成DataSet格式 运行命令示例： ``` python main.py --data_dir=data/cnews/final_data --log_dir=logs --output_dir=checkpoints --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids=0 --max_seq_len=128 ```
     
  • 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
     
  • Python中的简易BiLSTM-CRF模型实现中文命名实体识别（基于TensorFlow）
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    本项目利用Python及TensorFlow框架，实现了一个简单的BiLSTM-CRF模型，专门针对中文文本进行命名实体识别任务。 一个非常简单的 BiLSTM-CRF 模型用于中文命名实体识别（使用 TensorFlow 实现）。
     
  • LSTM+CRF、BiLSTM+CRF和LSTM CRF PyTorch命名实体识别代码
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    本项目提供基于LSTM-CRF、BiLSTM-CRF模型的命名实体识别（NER）PyTorch实现，适合自然语言处理任务中的实体抽取。 需要提供可以直接运行的使用pytorch实现的LSTM+CRF、BiLSTM+CRF以及LSTM CRF进行命名实体识别的代码和数据。
     
  • Zh-NER-TF：基于BiLSTM-CRF的简易中文命名实体识别模型（TensorFlow）
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    简介：Zh-NER-TF是一款采用BiLSTM-CRF架构实现的简便中文命名实体识别工具包，专为TensorFlow框架设计。该模型能够有效捕捉文本特征，适用于各种NER任务。 用于中文命名实体识别的简单BiLSTM-CRF模型包含构建基于字符的序列标签模型的代码，该模型旨在识别三种类型的命名实体：PERSON、LOCATION 和 ORGANIZATION。此代码可在 Python 3 和 TensorFlow 1.2 上运行。 该模型类似于论文 [1] 和 [2] 中提供的结构。对于一个中文句子来说，每个字符都有或将会有一个标记属于集合 {O, B-PER, I-PER, B-LOC, I-LOC, B-ORG, I-ORG}。第一层是查找层，旨在将每个字符表示转换为模型所需的格式。
     
  • 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+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。）