【源码】基于Python的中文实体识别系统

项目简介

本项目是基于Python的中文实体识别系统，旨在识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。系统运用预处理、CRF模型训练、特征提取等技术和方法，实现高效的实体识别。

项目的主要特性和功能

1. 预处理：进行分词操作并添加用户词典，提高分词准确率和特定实体识别能力。
2. CRF模型训练：使用CRF（条件随机场）模型进行序列标注，对文本中的每个词进行预测。
3. 特征提取：将文本转换为模型可接受的特征形式，包括词向量、上下文信息等。
4. 实体识别：对输入文本进行实体识别，输出命名实体的词汇及其对应的标签。
5. Web服务接口：利用Flask构建Web服务接口，方便用户通过HTTP请求进行实体识别。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：使用pip安装所需的Python库，如jieba、sklearn等。
2. 数据准备：准备好训练数据、测试数据和用户词典等。
3. 训练模型：使用CRF模型进行训练，生成模型文件。
4. 运行程序：运行主程序文件，启动Web服务。
5. 发送请求：通过HTTP请求发送待识别的文本，获取识别结果。

注意事项

1. 确保数据集的格式正确，满足预处理和模型训练的要求。
2. 根据实际需求调整模型参数，以获得更好的识别效果。
3. 注意文件路径和日志记录器的设置，确保程序能够正确读取数据和记录日志。

下载地址

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