【源码】基于BERT的CoNLL2003命名实体识别系统

项目简介

本项目是基于BERT预训练模型的命名实体识别系统，针对CoNLL - 2003数据集开发。运用深度学习技术，在自然语言处理的命名实体识别任务中，对文本数据进行实体识别与分类。

项目的主要特性和功能

1. 运行环境要求
   • 操作系统：Windows11
   • 硬件：AMD R7，4060
   • CUDA版本：12.1.1及以上
   • cuDNN版本：8.9.0及以上
   • PyTorch版本：2.1.2及以上
2. 基于BERT模型：采用预训练的BERT模型为基础，并进行微调以适配命名实体识别任务。
3. 数据处理能力：涵盖数据读取、预处理、标签转换等数据处理功能。
4. 训练和验证：具备模型的训练与验证过程，包含损失计算、反向传播、准确率及F1分数计算等功能。
5. 可视化结果：可绘制训练损失、验证准确率和F1分数的图表，便于观察模型训练效果。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 安装所需的运行环境： - 确保安装Windows11操作系统。 - 安装CUDA 12.1.1及以上版本。 - 安装cuDNN 8.9.0及以上版本。 - 安装PyTorch 2.1.2及以上版本。 2. 下载'bert - base - uncased'预训练模型，并将其放置在项目指定路径下。 3. 运行'getBertPre.py'脚本，加载预训练的BERT模型。 4. 运行'run.py'脚本，开始模型的训练和验证过程。

请确保在运行此项目之前，已正确安装所有必要的库和依赖项，并且满足项目的运行环境要求。

下载地址

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