BERT-BiLSTM-CRF-NER

收录理由

中文命名实体识别在文本处理流程里常常是最棘手的一环，这个项目针对该任务给出了一个相对完整的BERT方案。它将Google的BERT表示与BiLSTM-CRF序列标注模型结合，训练脚本能直接读取常见的“每行一个词加标签”格式，也能把训练好的模型导出。项目还附带了一个Flask服务，通过HTTP接口对外提供命名实体识别和文本分类能力，比起把notebook包装成服务要省事不少。整个项目围绕中文数据搭建，默认配置和Google BERT检查点都是为中文场景准备的，不过README里提到，处理其他语言只需少量改动。代码基于TensorFlow 1.x，自2021年初以来就没有再更新，所以更适合把它当作参考实现或模板来改造，而不是直接塞进现代技术栈里使用。