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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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简介：
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）。

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  • 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）。
     
  • 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BiLSTM-CRF模型的中文电子病历命名实体识别
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    本研究采用BiLSTM-CRF模型对中文电子病历进行命名实体识别，旨在提高医疗数据处理效率与准确性。 在医疗信息化领域，中文电子病历（Electronic Medical Records, EMR）的处理是一项关键任务。EMR包含了大量的患者健康信息，如疾病诊断、治疗方案及药物使用等，这些信息对于临床决策支持、疾病预测以及医学研究具有重要意义。命名实体识别（Named Entity Recognition, NER），作为自然语言处理领域中的核心任务之一，旨在从文本中提取出特定意义的实体，例如人名、地名和组织名称等。在医疗应用方面，NER的主要目标是识别疾病、症状、药品及实验室检查等医学术语。 **BiLSTM-CRF模型详解** 本项目采用双向长短期记忆网络（Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM）结合条件随机场（Conditional Random Field, CRF），用于实现中文电子病历的命名实体识别。BiLSTM是一种深度学习结构，能够捕捉序列数据中的前向和后向上下文信息，在理解文本语义关系方面尤为有效。CRF则为一种统计建模方法，适用于解决序列标注问题，它考虑整个序列的标签概率而非孤立地分析每个元素，从而能更准确预测实体边界。 **BiLSTM的工作原理** BiLSTM由两个反向运行的长短期记忆网络组成，分别处理输入数据流的方向信息。在每一时间点上，一个LSTM单元会更新其隐藏状态，并决定是否将这些历史信息传递到下一个时刻。通过同时考虑前后的上下文环境，BiLSTM能更好地理解句子中实体之间的关系。 **CRF的应用** 对于NER任务而言，CRF通常作为输出层使用，在此模型预测的每个位置标签为状态的基础上形成完整的序列标注结果。转移概率由训练数据学习得出，并确保整个序列的一致性。相比直接预测各点标签的方法（如softmax），CRF通过全局优化来提升序列标注准确性。 **训练与优化** 在模型训练阶段，使用反向传播算法更新权重以最小化真实和预测标签之间的损失函数差距。常用的损失函数包括交叉熵及负对数似然等，在应用过程中需注意防止过拟合问题，并采取适当的正则化策略（如L1或L2）以及提前停止技巧进行优化。此外，选择合适的优化器也很关键，例如随机梯度下降(SGD)和Adam。 **数据预处理与评估指标** 在实施模型前需要对原始文本资料做一系列预处理工作：词法分析、实体标注及转换成适合输入形式的数据格式等步骤。鉴于中文环境的特殊性，在使用分词工具如jieba进行词语切分后，还需设定合适的评价标准来检验NER效果的好坏——通常采用精确率（Precision）、召回率(Recall)和F1值作为主要指标。 **实际应用与挑战** 尽管BiLSTM-CRF模型在许多命名实体识别任务中表现出色，但在处理中文电子病历时仍面临诸多难题：如词汇歧义、术语变化多端及文档结构复杂等。为应对上述问题，可能需要引入医学知识图谱或预训练语言模型（例如BERT）来增强算法性能，并考虑采用半监督学习或者弱监督方法进一步改进。 基于BiLSTM-CRF的中文电子病历命名实体识别技术是医疗信息处理的重要工具之一，它结合了深度学习和统计机器学习的优势，在从复杂的医学记录中提取有价值的信息方面表现出色。这有助于推动整个医疗行业的智能化进程。
     
  • 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。