# bert-sklearn-chinese
像使用sklearn那样来使用bert进行中文文本分类、命名实体识别、句子相似度判别。数据和预训练语言模型下载地址：<br>
链接：https://pan.baidu.com/s/1iUzWoMIzfIYblyTflETYnA <br>
提取码：y3hb <br>
不同的任务中都有训练验证和预测。要替换成自己的数据只需要将数据整理成实例所需的格式即可。
# 文本分类
```python
python text_classification.py
```
# 命名实体识别
```python
python named_entity_recognition.py
```
# 文本相似度
```python
python text_pair_classification.py
```
# 感谢
> https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE <br>
> https://github.com/charles9n/bert-sklearn <br>
> <a href="https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT">huggingface pytorch-pretrained-BERT github</a>
基于sklearn那样来实现bert进行中文文本分类、命名实体识别、句子相似度判别的Python源码+文档说明+数据集
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2024-01-20
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bert-sklearn-chinese-main.zip （41个子文件） 
bert-sklearn-chinese-main 
text_pair_classification.py 2KB model_hub bert-base-chinese 
占位.txt 0B bert_sklearn.log 24KB named_entity_recognition.py 3KB bert_sklearn utils.py 8KB __init__.py 249B data utils.py 6KB __init__.py 193B data.py 8KB __pycache__ data.cpython-36.pyc 7KB __init__.cpython-36.pyc 398B utils.cpython-36.pyc 4KB finetune.py 7KB sklearn.py 29KB model utils.py 4KB __init__.py 96B model.py 4KB pytorch_pretrained __init__.py 613B file_utils.py 11KB modeling.py 81KB optimization.py 13KB tokenization.py 21KB __pycache__ tokenization.cpython-36.pyc 15KB __init__.cpython-36.pyc 868B modeling.cpython-36.pyc 66KB optimization.cpython-36.pyc 11KB file_utils.cpython-36.pyc 9KB README.md 144B __pycache__ model.cpython-36.pyc 3KB __init__.cpython-36.pyc 280B utils.cpython-36.pyc 3KB __pycache__ finetune.cpython-36.pyc 6KB sklearn.cpython-36.pyc 23KB __init__.cpython-36.pyc 424B config.cpython-36.pyc 4KB utils.cpython-36.pyc 8KB config.py 4KB output 占位.txt 0B nlp_data 占位.txt 0B README.md 814B text_classification.py 2KB资源评论
816942024-04-06up看下消息，回复下私聊
