基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现
项目简介
本项目提供了一个基于BERT预训练模型的中文命名实体识别（NER）的TensorFlow实现。通过使用BERT模型进行预训练，结合BiLSTM-CRF结构，实现了高效的中文命名实体识别任务。
功能特点
- BERT预训练模型：利用Google的BERT预训练模型进行特征提取，提升模型性能。
- BiLSTM-CRF结构：结合双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF），提高命名实体识别的准确性。
- 支持自定义数据集：用户可以根据自己的需求，使用自定义数据集进行训练和测试。
- 模型服务部署：支持将训练好的模型部署为服务，方便实际应用中的调用。
使用说明
安装依赖
- 使用pip安装所需的Python包：
pip install bert-base==0.0.7 -i https://pypi.python.org/simple或者通过源代码安装：
git clone https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER cd BERT-BiLSTM-CRF-NER/ python3 setup.py install
训练模型
- 准备数据集：将训练数据、验证数据和测试数据分别命名为
train.txt、dev.txt和test.txt，并放置在同一目录下。 - 使用以下命令进行模型训练：
bert-base-ner-train \ -data_dir [your dataset dir] \ -output_dir [training output dir] \ -init_checkpoint [Google BERT model dir] \ -bert_config_file [bert_config.json under the Google BERT model dir] \ -vocab_file [vocab.txt under the Google BERT model dir]
模型部署
- 使用以下命令启动模型服务：
bert-base-serving-start \ -model_dir [your trained model dir] \ -bert_model_dir [Google BERT model dir] \ -mode NER
参考资料
- 项目详细介绍和使用教程请参考：基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现
贡献
欢迎大家分享训练的模型或者新的方法和数据，共同提升模型的性能和应用范围。
许可证
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