一个实体命名识别系统
当前版本基于双向循环神经网络（BiRNN） + 条件随机场（CRF）来完成实体的标注。 基本思路是利用深度神经网络提取特征，从而避免了手动提取特征的麻烦。 第二部和传统的方式一样，使用CRF在做最后的标注。
该程序使用Tensorflow完成，使用了当前较新的DataSet API，使数据预处理和feed更优雅。
由于使用了新的API， Tensorflow版本必须大于1.8.0，代码升级后使用的是TensorFlow1.8
如何使用？
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建议安装tensorflow >= 1.8.0, python >= 3.6.0
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提供训练所需的数据，具体格式在resource文件夹里有展示。但是需要自行分词。只需提供3个文件： source.txt target.txt 和 预训练的词向量。 提供了所需的所有文件
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训练词向量，训练工具可以是gensim的word2vector或者glove等等，然后将词和对应的词向量以以下格式保存。 具体格式是：
总词数 向量长度
单词A:0.001,0.001,0.001,....
单词B:0.001,0.001,0.001,....
单词C:0.001,0.001,0.001,....
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有些训练工具得出的文件结果就是以上格式不需要修改． 程序默认embedding size是300, 可以按需求做更改 （注意：训练词向量的数据量越大越好，不只限于当前语聊，如果需要训练好的词向量可以联系我。） -
修改config.py里的文件存路径，所有的配置都在这个文件里。
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训练：修改config.py tf.app.flags.DEFINE_string("action", 'train', "train | predict") $ python rnn.py
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预测：修改config.py tf.app.flags.DEFINE_string("action", 'predict', "train | predict") $ python rnn.py