sequence-labeling-BiLSTM-CRF

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这是一个基于TensorFlow的BiLSTM+CRF模型实现，自Lample等人2016年提出该结构以来，它一直是序列标注任务中最经典且稳定的神经网络方案。项目覆盖了命名实体识别、词性标注、组块分析等常见任务，并允许通过统一的配置文件灵活切换编码器、解码器以及BIO、BIESO等标注体系。代码模块划分清晰，适合用来理解序列标注系统各组件之间的协作方式。同时提供了训练、测试和交互式预测模式，还附带一个轻量的Django Web应用，方便在浏览器中直接体验标注效果。需要留意的是，项目面向TensorFlow 1.x开发，更适合作为学习与原型验证的参考，而非直接用于现代生产环境。