本项目使用
- python 2.7
- tensorflow 1.7.0
- pytorch 0.4.0
对命名实体识别不了解的可以先看一下这篇文章。顺便求star～
这是最简单的一个命名实体识别BiLSTM+CRF模型。
data文件夹中有三个开源数据集可供使用，玻森数据 (https://bosonnlp.com) 、1998年人民日报标注数据、MSRA微软亚洲研究院开源数据。其中boson数据集有6种实体类型，人民日报语料和MSRA一般只提取人名、地名、组织名三种实体类型。
先运行数据中的python文件处理数据，供模型使用。
使用 python train.py 开始训练，训练的模型会存到model文件夹中。
使用 python train.py pretrained 会使用预训练的词向量开始训练，vec.txt是在网上找的一个比较小的预训练词向量，可以参照我的代码修改使用其他更好的预训练词向量。
使用 python train.py test 进行测试，会自动读取model文件夹中最新的模型，输入中文测试即可，测试结果好坏根据模型的准确度而定。
使用 python train.py input_file output_file 进行文件级实体抽取。
可以自动读取model文件夹中最新的模型，将input_file中的实体抽取出来写入output_file中。先是原句，然后是实体类型及实体（可按照需要修改）。
如 python train.py test1.txt res.txt , res.txt内容如下：
不定期增加其他修改。。
直接用的pytorch tutorial里的Bilstm+crf模型.
运行train.py训练即可。由于使用的是cpu，而且也没有使用batch，所以训练速度超级慢。想简单跑一下代码的话，建议只使用部分数据跑一下。pytorch暂时不再更新。
参数并没有调的太仔细，boson数据集的f值在70%~75%左右，人民日报和MSRA数据集的f值在85%~90%左右。（毕竟boson有6种实体类型，另外两个只有3种）
2018-9-15 增加tensorflow版本。
2018-9-17 增加1998年人民日报数据集和MSRA微软亚洲研究院数据集。
2018-9-19 简单修改了代码风格，将model提取出来，方便以后拓展。
2018-9-22 增加 python train.py test 功能。
2018-10-6 增加使用参数确定是否使用预训练词向量进行训练。
2018-10-11 增加功能：可以抽取一个文本文件中的实体，写入另一个文件中。