基于深度学习的命名实体识别详解(附代码)

基于CRF做命名实体识别系列

用CRF做命名实体识别(一)
用CRF做命名实体识别(二)
用CRF做命名实体识别(三)

摘要

1. 之前用CRF做了命名实体识别，效果还可以，最高达到0.9293，当然这是自己用sklearn写的计算F1值，后来用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价，得到的F1值是0.9362。

2. 接下来基于BILSTM-CRF做命名实体识别，代码不是自己写的，用的github上的一个大佬写的，换了自己的数据集，得到最终的结果是0.92。

3. 本文主要简单的介绍下BILSTM-CRF的原理，以及如何把大佬的数据集换成我们自己的数据集，进行训练。

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