【源码】基于Python和BERT的中文命名实体识别多任务学习模型

项目简介

本项目是基于Python的中文命名实体识别多任务学习模型。采用BERT预训练模型作为特征提取器，通过添加多任务学习同时进行BIO序列标注和属性预测任务，旨在提高中文命名实体识别的性能，探索多任务学习在命名实体识别任务中的应用。

项目的主要特性和功能

1. 基于BERT的预训练模型：利用预训练的BERT模型作为特征提取器，具备强大的上下文理解能力。
2. 多任务学习：同时处理BIO序列标注和属性预测两个任务，共享有用信息以提升模型整体性能。
3. 灵活的预处理：提供灵活的预处理流程，可处理不同格式的输入数据。
4. 训练和评估功能：支持模型训练和评估，能计算F1分数等性能指标。
5. 可扩展性：采用模块化设计，便于添加新任务或调整模型结构。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python环境以及TensorFlow、TensorFlow Hub等必要的库。
2. 数据准备：准备训练数据、验证数据和测试数据。
3. 模型训练：运行run_pretraining.py或run_classifier.py进行模型训练。
4. 模型评估：运行相应脚本进行模型评估，验证模型性能。
5. 模型预测：使用训练好的模型进行预测，提取命名实体和属性信息。

注意：运行此项目需确保安装了正确的环境和依赖库，并准备好合适的数据集。

下载地址

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