基于ALBERT-BiLSTM-CRF实现中文命名实体识别

1、目录结构

• data:训练数据集
• models:构造的模型
• result:存放结果
• ckpt:存放模型的文件
• log:日志
• conlleval.py:计算模型性能用
• conlleval.py:计算模型性能用
• data_helper.py: 数据处理
• run.py: 执行程序
• train_val_test.py: 训练、验证和测试
• utils.py: 包含一些用到的功能

2、数据

• 开源数据集集合
• 本项目用到的数据集，在data下README的网盘链接上

3、运行

下载albert到项目路径
创建albert_model路径，将预训练好的albert模型放到这个路径下解压
具体结构如下：
python3 run.py --mode xxx
xxx: train/test/demo，默认为demo

4、效果

训练过程:

单句测试：

5、参考

[1] https://github.com/yumath/bertNER

[2] https://github.com/google-research/bert