Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目（源码+数据集+运行说明）

# 基于BERT+BiLSTM+CRF实现中文命名实体识别 ## 1、目录结构 <ul> <li>data: 训练数据集</li> <li>models: 构造的模型</li> <li>result: 存放结果</li> <li>ckpt: 存放模型的文件夹</li> <li>log: 日志</li> <li>conlleval.py: 计算模型性能用</li> <li>data_helper: 数据处理</li> <li>run.py: 执行程序</li> <li>train_val_test.py: 训练、验证和测试</li> <li>utils.py: 包含一些用到的功能</li> </ul> ## 2、数据 <ul> <li><a href="https://github.com/CLUEbenchmark/CLUEDatasetSearch">开源数据集集合</a></li> <li>本项目用到的数据集，在data下README的网盘链接上</li> </ul> ## 3、运行 下载bert到项目路径<br /> 创建bert_model路径，将预训练好的bert模型放到这个路径下解压<br /> 具体结构如下： <img src="imgs/struct.png"> python3 run.py --mode xxx <br /> xxx: train/test/demo，默认为demo ## 4、效果 训练过程: <img src="imgs/bert_bilstm_crf.png"> 单句测试： <img src="imgs/demo.png">