【源码】基于BertBilstmCrf的信息抽取系统

项目简介

本项目是基于深度学习的信息抽取系统，借助BERT模型与BiLSTM - CRF（双向长短期记忆网络 - 条件随机场）开展实体识别工作。系统可从非结构化文本数据里提取有意义的实体及实体间关系，在自然语言处理领域应用广泛，像文档分类、情感分析、知识图谱构建等场景均可使用。

项目的主要特性和功能

1. 实体识别：利用BertBilstmCrf模型识别文本中的人名、地名、公司名等实体。
2. 关系抽取：在完成实体识别后，通过模型预测实体间的投资关系、融资关系等。
3. 数据处理和预处理：涵盖文本清洗、分词、填充序列等步骤，以适配模型输入要求。
4. 模型训练和评估：运用五折交叉验证等方法训练模型，使用F1得分、精确度、召回率等指标评估模型性能。
5. 结果输出和处理：将模型预测结果转换为CSV文件或Excel文件等特定格式，便于后续分析处理。
6. 阈值调整：通过调整阈值控制实体和关系的预测结果，实现最佳抽取效果。

安装使用步骤

1. 项目源码已下载。
2. 在项目根目录下新建名为model的文件夹。
3. 把包含BERT预训练模型的chinese_L - 12_H - 768_A - 12文件夹放入model文件夹中。
4. 确保已安装Python环境，并安装TensorFlow、PyTorch等所需依赖库。
5. 依据项目文档指引，运行相应Python脚本进行模型训练、评估或预测。

完成以上步骤，即可成功运行本项目进行信息抽取。

下载地址

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