CLUENER 细粒度命名实体识别
数据分为10个标签类别，分别为:
地址（address），
书名（book），
公司（company），
游戏（game），
政府（goverment），
电影（movie），
姓名（name），
组织机构（organization），
职位（position），
景点（scene）
数据详细介绍、基线模型和效果测评，见 https://github.com/CLUEbenchmark/CLUENER
技术讨论或问题，请项目中提issue或PR，或发送电子邮件到 ChineseGLUE@163.com
测试集上SOTA效果见榜单：www.CLUEbenchmark.com
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码.zip （19个子文件） 
Pytorch实现基于BERT+ BiLSTM+CRF的命名实体识别项目源码 data cluener 
id2type.txt 96B
cluener_predict.jsonl 438B dev.jsonl 278KB train.jsonl 2.16MB README.md 560B test.jsonl 172KB utils __init__.py 0B saver.py 2KB dataset __init__.py 0B dataset.py 4KB wrapper.py 1KB pretrained README.md 103B trainer __init__.py 0B trainer.py 3KB model model.py 22KB .gitignore 313B train.py 2KB README.md 0B config train.yaml 326B
程序员张小妍
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