基于pytorch+bilstm_crf的中文命名实体识别 文件说明 --checkpoints：模型保存的位置 --data：数据位置 --|--cnews：数据集名称 --|--|--raw_data：原始数据存储位置 --|--|--final_data：存储标签、词汇表等 --logs：日志存储位置 --utils：辅助函数存储位置，包含了解码、评价指标、设置随机种子、设置日志等 --config.py：配置文件 --dataset.py：数据转换为pytorch的DataSet --main.py：主运行程序 --main.sh：运行命令 --models.py：模型 --process.py：预处理，主要是处理数据然后转换成DataSet 运行命令 python main.py --data_dir="../data/cnews/final_data/" --log_dir="./logs/" --output_dir="./checkpoints/" --num_tags=33 --seed=123 --gpu_ids="0" --max_seq_len=128 --

BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务

站点 小号ELF-细心BiLSTM-ÇRF瓦特第I和T ransferredËmbeddings为因果关系提取。 arXiv论文链接： : 免费访问链接： : （论文中的表6似乎没有被正确编辑...） 强调 提出了一种新颖的因果关系标记方案以服务于因果关系提取 嵌入的嵌入大大减轻了数据不足的问题 自我注意机制可以捕获因果关系之间的长期依赖关系 实验结果表明，该方法优于其他基准 抽象的 从自然语言文本中提取因果关系是人工智能中一个具有挑战性的开放性问题。 现有方法利用模式，约束和机器学习技术来提取因果关系，这在很大程度上取决于领域知识，并且需要相当多的人力和时间来进行特征工程。 在本文中，我们基于新的因果关系标记方案，将因果关系提取公式指定为序列标记问题。 在此基础上，我们提出了一种以BiLSTM-CRF模型为骨干的神经因果提取器，称为SCITE（自注意力BiLSTM-CRF传递嵌

anaGo anaGo是一个在Keras中实现的用于序列标记（NER，PoS标记等）的Python库。 anaGo可以解决序列标记的任务，例如命名实体识别（NER），词性标记（POS标记），语义anaGo anaGo是用于序列标记（NER，PoS标记等）的Python库，在Keras中实现。 anaGo可以解决序列标记任务，例如命名实体识别（NER），词性标记（POS标记），语义角色标记（SRL）等。 与传统的序列标签求解器不同，anaGo不需要定义任何语言相关的功能。 因此，我们可以轻松地将anaGo用于任何语言。 作为anaGo的示例，下图显示了英语的命名实体识别：

An Attention-Based BiLSTM-CRF Model for Chinese Clinic Named Entity Recognition；基于注意力的 BiLSTM-CRF 模型 中国门诊病历文本命名实体识别

用于命名实体识别（或序列标记）的LSTM-CRF模型 该存储库实现了用于命名实体识别的LSTM-CRF模型。 该模型与的模型相同，只是我们没有BiLSTM之后的最后一个tanh层。 我们在CoNLL-2003和OntoNotes 5.0英文数据集上均达到了SOTA性能（请通过使用Glove和ELMo来检查我们的，通过对BERT进行微调来检查其他）。 公告内容 我们实现了模块，该模块允许O（log N）推断和回溯！ 通过微调BERT / Roberta **获得 模型 数据集 精确 记起 F1 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） CONLL-2003 91.69 92.05 91.87 Roberta-base + CRF（此仓库） 2003年 91.88 93.01 92.44 基于BERT的情况+ CRF（此存储库） 笔记5 89.57 89.45

bilstmcrf.zip

NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词：OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行

BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现，用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化，结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性（POS）标记， 块， 命名实体识别（NER） 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词（CWG） ， 语义角色标签（SRL） 口语理解能力 事件提取 等等... 以命名实体识别（NER）任务为例： Stanford University located at California . B-ORG I-ORG O O B-LOC O 在这里，将提取两个实体， Stanford University和California 。 特别是，文本中的每个token都用相应的label 。 例如

5个程序员刷题网站| 凯拉斯-伯特-纳 中文 NER 任务使用BiLSTM-CRF/BiGRU-CRF/IDCNN-CRF模型和预训练语言模型的Keras解决方案：支持BERT/RoBERTa/ALBERT ）。 更新日志 2020年2月27日重构的代码keras_bert_ner并删除了一些多余的文件。 bert4keras == 0.2.5现在已集成为该项目的主要部分。 2019.11.14 bert4keras现在作为一个包使用，因为它没有太大变化。 albert 模型现在只能支持谷歌的版本。 2019.11.04修复计算句子准确率和做预测时结果错误的问题。 2019.11.01将keras-contrib crf_accuracy/ crf_loss替换为自定义的 crf_accuracy/crf_loss 来处理掩码标签。 未来的工作 迁移到 tensorflow 2.0。 添加其他 BERT 模型，例如 Distill_Bert、Tiny_Bert。 依赖关系 烧瓶== 1.1.1 keras == 2.3.1 numpy == 1.18.1 loguru == 0.4.1