# 中文命名实体识别
基于同样的语料([人民日报](https://github.com/buppt/ChineseNER/blob/master/data/renMinRiBao) ),分别训练了HMM、BiLSTM+CRF及基于ALBERT的多分类模型,运行如下图所示:
![](./ner.gif)
## 数据
实体类型:人名(nr)、地名(ns)、机构名(nt)、其它(o)
每个实体中字符按其位置,进行标记:(B | 词首),(M | 词中),(E | 词尾),因此数据标签共十种
## 训练模型
参见 [notebooks](./notebooks)
## 模型:
- HMM
- BiLSTM-CRF
- ALBERT(预训练模型来源:https://github.com/brightmart/albert_zh)
训练完成的模型:[百度网盘链接](https://pan.baidu.com/s/1lIVomat3AAff7HfFzfpRxQ) 提取码:xsdl
将模型文件保存在项目的 `ner/saved` 文件夹中
## 性能
- HMM
![](./hmm-performance.JPG)
- BiLSTM-CRF
![](./LSTM-performance.JPG)
- ALBERT
![](./albert-performance.JPG)
## 运行:
```shell
> cd ner
> python app.py
```
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基于HMM、BiLSTM-CRF 及 ALBERT 模型进行中文命名实体识别(python开发源码+项目说明).zip
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css:5个
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基于HMM、BiLSTM-CRF 及 ALBERT 模型进行中文命名实体识别(python开发源码+项目说明).zip (28个子文件)
project_code_0628
ner.gif 241KB
app.py 840B
albert-performance.JPG 54KB
templates
index.html 5KB
LSTM-performance.JPG 51KB
requirements.txt 453B
models
__init__.py 856B
albert.py 1KB
hmm.py 3KB
lstm_crf.py 3KB
hmm-performance.JPG 45KB
static
js
bootstrap.js 68KB
bootstrap.min.js 36KB
jquery.min.js 95KB
css
bootstrap-theme.min.css.map 25KB
bootstrap.min.css 118KB
bootstrap-theme.css.map 47KB
bootstrap-theme.css 26KB
bootstrap.css.map 380KB
bootstrap.css 143KB
app.css 55B
bootstrap-theme.min.css 23KB
bootstrap.min.css.map 529KB
README.md 977B
notebooks
BiLSTM_CRF.ipynb 236KB
HMM.ipynb 61KB
ALBEERT.ipynb 77KB
config.py 555B
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