【源码】基于Keras框架的序列标注模型

项目简介

本项目是基于Keras框架的序列标注系统，主要用于解决命名实体识别（NER）等序列标注任务。项目整合了BERT、双向长短时记忆网络（BiLSTM）、条件随机场（CRF）以及IDCNN（空洞卷积神经网络）等多种深度学习组件，构建多个不同架构的模型，以满足不同任务需求。

项目的主要特性和功能

• 多样化的模型架构：提供多种模型架构，如BERT结合BiLSTM和CRF、BiLSTM结合注意力机制和CRF、IDCNN结合CRF等，用户可按需选择。
• 数据预处理：内置数据预处理脚本，支持数据分割、文本映射、词汇表构建等功能，保障训练数据质量。
• 模型训练与评估：具备完整的模型训练与评估流程，自动完成模型构建、编译、训练和评估，记录关键信息并计算F1分数。
• 日志记录：使用自定义日志记录工具，详细记录训练过程中的损失、准确率等信息，并保存到日志文件，方便后续分析调试。

安装使用步骤

环境准备

• 确保安装Python 3.6.8及以上版本。
• 安装所需库：keras、keras_contrib、keras_bert、tensorflow。

数据处理

运行DataProcess文件夹下的脚本，对数据进行预处理，包含数据分割、文本映射、词汇表构建等操作。

模型训练与评估

• 运行Model文件夹下的脚本，选择合适的模型进行训练。
• 在测试数据上评估模型性能，查看F1分数和预测结果。

查看结果

训练完成后，通过日志文件和模型输出查看模型的F1分数和预测结果。

注意：项目中的路径和文件名可能需根据实际情况调整。模型训练耗时较长，请耐心等待。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】