基于BERT+BiLSTM+CRF的命名实体识别Python代码及文档（优质课程设计）

简介：
本课程提供基于BERT、BiLSTM和CRF模型的命名实体识别Python实现与详细文档。适合深入学习自然语言处理技术，提高项目开发能力。 ### 项目介绍 **BERT-BiLSTM-CRF模型** 【简介】使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF架构上进行预训练以实现中文命名实体识别功能，该项目提供了基于PyTorch框架的代码。 #### 项目结构： ``` bert_bilstm_crf_ner_pytorch ├── torch_ner │ ├── bert-base-chinese --- 预训练模型文件夹 └── 其他相关目录和文件 ``` 【注意】如果您在安装或运行过程中遇到任何问题，可以私下进行咨询。提供远程指导服务。 该资源中的项目源码是个人毕业设计的一部分，并且所有代码都已经过测试并成功运行。答辩评审的平均分数达到96分，因此您可以放心下载使用！ 1. 本项目的代码经过严格的测试和验证，在功能正常的情况下才上传，请您安心下载。 2. 此项目适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能等）、教师以及企业员工进行学习参考；同时也非常适合编程新手作为进阶教程。此外，它还可以用于毕业设计、课程作业或初期立项的演示材料。 3. 如果您的基础较为扎实，则可以在此代码的基础上进一步修改和扩展功能，并将其应用于自己的毕设项目、课程设计或者日常任务中。 下载后，请务必先查看README.md文件（如果有）。此资源仅供学习参考之用，严禁用于商业目的。