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项目简介
本项目是基于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）预训练模型构建的命名实体识别（NER）系统。通过结合双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）进行序列标注，可准确识别中文文本中的命名实体。项目具备数据预处理、模型训练、评估和在线预测等功能，能为用户提供高效、准确的命名实体识别服务。
项目的主要特性和功能
- 采用Google的BERT预训练模型进行微调，提升模型在中文命名实体识别任务上的性能。
- 借助BiLSTM捕捉文本上下文信息，利用CRF进行结构化预测，实现准确的命名实体识别。
- 提供数据预处理工具，包含数据清洗、分词、标签转换等，为模型训练做准备。
- 支持模型训练，用户可按需调整学习率、批次大小等训练参数。
- 基于Flask提供HTTP服务，用户可通过HTTP请求发送文本并获取命名实体识别结果。
- 提供评估模型性能的指标，如精确度、召回率和F1分数等。
安装使用步骤
假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作：
1. 复制项目代码：
bash
cd BERT-BiLSTM-CRF-NER
2. 安装依赖库：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 数据准备：
准备用于模型训练的命名实体识别数据集，并将其放置在NERdata目录下。
4. 模型训练：
运行以下命令进行模型训练：
bash
python3 train.py --data_dir NERdata --output_dir output --bert_config_file bert_config.json --vocab_file vocab.txt --init_checkpoint bert_model.ckpt
5. 模型评估：
运行以下命令评估模型性能：
bash
python3 conlleval.py --data_dir NERdata --output_dir output
6. 在线预测服务：
运行以下命令启动基于Flask的HTTP服务：
bash
python3 simple_flask_http_service.py
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】