【源码】基于Python和PyTorch框架的命名实体识别系统

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch框架构建的命名实体识别（NER）系统。借助预训练的NeZha模型，经两阶段预训练与微调过程，达成高效的命名实体识别功能。系统能支持多种NLP任务，且具备灵活的训练、评估和预测功能。

项目的主要特性和功能

1. 两阶段预训练：第一阶段用无标注语料和初赛测试集开展N - gram mask language modeling预训练；第二阶段在第一阶段基础上，用训练集继续预训练。
2. 微调模型：采用GlobalPointer命名实体提取模型，支持嵌套实体提取，通过设定规则去重。
3. 网络结构：NeZha -> LSTM -> GlobalPointer。
4. 损失函数：使用交叉熵损失函数计算每个片段的分类损失。
5. 训练和测试流程：提供详细的训练流程（train.ipynb）和测试流程（test.ipynb）。
6. 模型保存与加载：支持保存和加载预训练及微调模型，方便后续使用与评估。

安装使用步骤

假设用户已下载项目的源码文件，以下是使用步骤： 1. 环境配置：确保安装Python和PyTorch（版本1.7.0），安装torch==1.7.0、transformers==4.18.0等所需额外包。 2. 数据准备：准备训练、验证和测试数据，数据格式要符合系统要求。 3. 预训练模型获取：下载预训练的NeZha模型（nezha - cn - base），存于data/pretrain_model/nezha - cn - base路径下。 4. 预训练：使用run_pretrain_nezha_v2.py和run_pretrain_nezha_v3.py脚本进行两阶段预训练。 5. 微调模型：用训练集微调，配置参数参考train.ipynb。 6. 模型评估：用验证数据评估模型性能。 7. 模型预测：用测试数据进行模型预测并输出结果。 8. 模型保存与加载：保存训练好的模型，需要时加载使用。

需注意，项目具体配置和细节可能因不同任务和数据集有差异，用户可能需根据实际情况调整代码。

下载地址

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