BERT-BILSTM-CRF中文命名实体识别实战项目

资源摘要信息:"本资源包含了基于BERT-BILSTM-CRF模型架构实现的中文命名实体识别项目的所有必要文件，包括源代码、使用说明文档、数据集以及训练好的模型文件。项目使用了BERT预训练模型进行中文命名实体识别任务的深度学习训练。BERT-BILSTM-CRF模型结合了BERT模型的强大文本表示能力，BiLSTM网络的序列建模能力和CRF（条件随机场）的标注信息编码能力，适用于处理序列标注问题，如命名实体识别（NER）。 ### 关键依赖库 项目依赖以下Python库，用户需要确保这些库已经安装在自己的Python环境中，以保证代码能够正常运行： - scikit-learn==1.1.3：用于机器学习算法。 - scipy==1.10.1：科学计算库。 - seqeval==1.2.2：用于评估命名实体识别等序列标注任务的性能。 - transformers==4.27.4：提供BERT和其他预训练模型的接口。 - pytorch-crf==0.7.2：用于实现CRF层的库。 ### 目录结构和文件说明 - `checkpoint`：用于保存模型训练过程中的参数和配置文件。 - `model_hub`：存放预训练模型，例如`chinese-bert-wwm-ext`文件夹，内含词汇表`vocab.txt`、模型权重`pytorch_model.bin`和配置信息`config.json`。 - `data`：存放数据集文件，其中`dgre`文件夹内含原始数据`ori_data`和处理后的NER数据集`ner_data`。`ner_data`中包含标签列表`labels.txt`和训练、测试数据集`train.txt`和`dev.txt`。 - `config.py`：配置文件，用于定义模型训练时的参数，如句子最大长度、训练epoch数、batch大小等。 - `model.py`：定义BERT-BILSTM-CRF模型结构。 - `process.py`：用于将原始数据处理成模型可识别的格式，例如将原始数据转换为BIO标注格式。 - `predict.py`：用于加载训练好的模型进行实体识别的预测。 - `main.py`：主要程序文件，用于启动训练和测试过程。 - `data_loader.py`：数据加载器，用于在训练和预测时加载数据。 ### 使用说明 1. 下载预训练模型文件到`model_hub`目录下。 2. 使用`process.py`处理原始数据，生成NER格式的数据集。 3. 在`config.py`中配置参数，如调整句子最大长度以适应显存限制。 4. 修改`main.py`中的`data_name`以匹配实际使用的数据集名称，然后运行`python main.py`开始训练。 5. 对于预测，需要在`predict.py`中设置`data_name`并提供输入数据，运行`python predict.py`执行预测。 ### 应用场景 该资源适合计算机专业相关人士，包括在校学生、老师或企业员工下载使用。对于初学者而言，该资源可作为学习的材料，而对于有基础的用户则可在此基础上进行进一步的研究和开发。项目的应用场景广泛，可以用于毕业设计、课程设计、作业等教育场景，也可以作为项目初期演示使用。"