【源码】基于Keras与TensorFlow的中文文本分类与命名实体识别项目

项目简介

本项目是基于Keras与TensorFlow构建的中文文本分类与命名实体识别（NER）系统。借助双向LSTM、CRF等多种深度学习模型，实现对中文文本的分类和实体识别任务。项目涵盖了从数据预处理到模型训练、评估的完整流程，适用于自然语言处理（NLP）领域的研究与应用。

项目的主要特性和功能

1. 支持双向LSTM、CRF、SVM等多种模型用于文本分类和命名实体识别任务。
2. 具备灵活的数据处理能力，提供数据预处理、数据集划分功能，支持自定义数据格式。
3. 支持文本分类与命名实体识别的多任务学习。
4. 提供多种评估指标，如准确率、精确率、召回率和F1分数，方便进行模型性能分析。
5. 支持使用预训练的词向量进行模型训练，提升模型效果。

安装使用步骤

1. 安装依赖

确保已安装Python 3.x，使用以下命令安装项目所需的依赖库： bash pip install numpy jieba sklearn tensorflow keras keras_contrib gensim

2. 准备数据

将训练数据、测试数据以及预训练词向量文件放入data目录中，数据格式请参考model/config.py中的说明。

3. 数据预处理

运行model/data_process.py进行数据预处理，生成模型所需的输入数据。

4. 模型训练

根据需求选择不同的模型进行训练： - 使用SVM模型：运行model/svm_main.py。 - 使用基于TensorFlow的模型：运行model/tensor_main.py。

5. 模型评估

训练完成后，模型评估结果将保存在result目录中，可通过model/utils.py中的评估函数查看详细结果。

6. 结果分析

查看result目录中的训练结果和评估报告，分析模型性能。

下载地址

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