基于BERT的中文实体识别及字形、拼音嵌入的应用.7z

简介：
本研究探讨了在中文文本中应用BERT模型进行实体识别，并结合字形和拼音嵌入技术以提高准确率。通过实验验证，该方法有效提升了NER任务的表现。 基于BERT的中文实体识别项目采用了字形嵌入与拼音嵌入技术。该项目在导师指导下完成，并获得高度评价，评审分数为98分。此项目适合计算机相关专业的学生及需要实战经验的学习者参考使用，同样适用于课程设计和期末作业等场景。项目的运行依赖于transformers库的4.5.0版本、torch库的1.6.0+版本以及pypinyin库。 具体操作步骤如下： 1. 从Hugging Face平台下载chinese-bert-wwm-ext模型文件，并将其保存至model_hub/chinese-bert-wwm-ext目录。 2. 运行`get_glyph.py`脚本生成字形嵌入所需的文件。 3. 最后进行训练、验证、测试和预测等操作。