实例介绍
Python实现bert模型进行命名实体识别，有运行md说明文档
【文件目录】
BERT-BiLSTM-CRF-NER-master
├── README.md
├── bert_base
│ ├── __init__.py
│ ├── bert
│ │ ├── CONTRIBUTING.md
│ │ ├── LICENSE
│ │ ├── README.md
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── create_pretraining_data.py
│ │ ├── extract_features.py
│ │ ├── modeling.py
│ │ ├── modeling_test.py
│ │ ├── multilingual.md
│ │ ├── optimization.py
│ │ ├── optimization_test.py
│ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── run_classifier.py
│ │ ├── run_pretraining.py
│ │ ├── run_squad.py
│ │ ├── sample_text.txt
│ │ ├── tokenization.py
│ │ └── tokenization_test.py
│ ├── client
│ │ └── __init__.py
│ ├── runs
│ │ └── __init__.py
│ ├── server
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── graph.py
│ │ ├── helper.py
│ │ ├── http.py
│ │ ├── simple_flask_http_service.py
│ │ └── zmq_decor.py
│ └── train
│ ├── __init__.py
│ ├── bert_lstm_ner.py
│ ├── conlleval.pl
│ ├── conlleval.py
│ ├── lstm_crf_layer.py
│ ├── models.py
│ ├── tf_metrics.py
│ └── train_helper.py
├── build.sh
├── client_test.py
├── data_process.py
├── pictures
│ ├── 03E18A6A9C16082CF22A9E8837F7E35F.png
│ ├── ner_help.png
│ ├── picture1.png
│ ├── picture2.png
│ ├── predict.png
│ ├── server_help.png
│ ├── server_ner_rst.png
│ ├── server_run.png
│ ├── service_1.png
│ ├── service_2.png
│ └── text_class_rst.png
├── requirement.txt
├── run.py
├── setup.py
├── terminal_predict.py
└── thu_classification.py
7 directories, 55 files
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