BiLSTM-CRF-NER-PyTorch：命名实体识别任务的PyTorch实现
此存储库包含BiLSTM-CRF模型的PyTorch实现，用于命名实体识别任务。该实现提供了一个完整的解决方案，帮助您理解和应用BiLSTM-CRF模型进行NER任务。
项目结构
代码结构在项目的根目录，您将看到以下文件和文件夹：
├── pyner
│ └── callback
│ └── lrscheduler.py
│ └── trainingmonitor.py
│ └── ...
│ └── config
│ └── basic_config.py # 存储模型参数的配置文件
│ └── dataset
主要功能
- BiLSTM-CRF模型：实现了基于PyTorch的BiLSTM-CRF模型，用于命名实体识别任务。
- 配置文件：
basic_config.py文件中存储了模型的参数配置，方便用户根据需求进行调整。 - 回调函数：提供了多种回调函数，如学习率调度器和训练监控器，帮助用户更好地控制训练过程。
使用方法
- 克隆仓库：首先，克隆此仓库到您的本地环境。
- 配置参数：根据您的需求，修改
basic_config.py文件中的参数。 - 运行代码：按照项目中的说明，运行相应的Python脚本进行模型训练和评估。
依赖项
- Python 3.x
- PyTorch
- 其他依赖项请参考项目中的
requirements.txt文件。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码改进、文档更新、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。