BiLSTM-CRF命名实体识别模型
概述
使用TensorFlow2.1.0实现BiLSTM-CRF命名实体识别模型。
其中,CRF通过继承tf.keras.layers.Layer
来实现,使用方法与其他Keras网络层类似。
另外,还实现了对应的度量指标F1-Score,即metrics.py
文件下的IOBESF1
类,使用方法与Keras中其他度量指标类似。
其他
数据集:msra_ner,完整数据集下载
CRF的基本原理参考:
使用TensorFlow2.0中的Keras实现基于BiLSTM-CRF的NER
使用TensorFlow2.1.0实现BiLSTM-CRF命名实体识别模型。
其中,CRF通过继承tf.keras.layers.Layer
来实现,使用方法与其他Keras网络层类似。
另外,还实现了对应的度量指标F1-Score,即metrics.py
文件下的IOBESF1
类,使用方法与Keras中其他度量指标类似。
数据集:msra_ner,完整数据集下载
CRF的基本原理参考:
使用TensorFlow2.0中的Keras实现基于BiLSTM-CRF的NER