自然语言处理课程实验：基于LSTM的命名实体识别
资源描述
本仓库提供了一个基于Python编写的简单程序，用于自然语言处理课程中的命名实体识别实验。该程序代码简洁，仅有130多行，但足以应对课程实验的需求。
实验内容
数据处理
- 实体类型编号：对每个实体类型进行编号，以便于后续处理。
- 单词编号：对每个单词进行编号，确保每个单词在模型中都有唯一标识。
- 文本填充：使用
<PAD>标识符，将所有文本序列处理成相同长度，以适应模型的输入要求。
训练流程
- 张量构建：为每个输入及其对应的编号建立张量，构成训练批次。
- LSTM单元：将输入数据输入LSTM单元进行处理。
- 全连接层：将LSTM的输出输入全连接层进行进一步处理。
- 分类器：使用softmax或其他分类器进行预测，完成命名实体识别任务。
模型构建
- 使用PyTorch自带的LSTM类进行模型构建，也可以使用其他工具或自行编码实现。
使用说明
- 下载本仓库中的资源文件。
- 根据实验要求，运行Python程序进行数据处理和模型训练。
- 根据实验结果进行分析和报告撰写。
注意事项
- 本程序为简化版本，适用于课程实验，实际应用中可能需要进一步优化和扩展。
- 请根据具体实验要求进行适当调整和修改。
希望本资源能够帮助你顺利完成自然语言处理课程的实验任务！