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命名实体识别CoNLL2003

CoNLL 2003 是最经典的命名实体识别(NER,Named Entity Recognition)任务数据集之一,有大量的研究者在上面进行研究。如果你对该领域(自然语言处理)有兴趣,不妨以此为任务入手。

我的 CoNLL 2003 解决方案

CoNLL 2003 data 数据 + 基于BERT的代码

BERT-for-Sequence-Labeling-and-Text-Classification 这是使用BERT进行序列标注和文本分类的模板代码(包含数据),方便大家将BERT用于更多任务。该代码已经在SNIPS(意图识别和槽填充任务)、ATIS(意图识别和槽填充任务)和conll-2003(命名实体识别任务)数据集上进行了实验。欢迎使用这个BERT模板解决更多NLP任务,然后在这里分享你的结果和代码。

该模板代码提供的基线模型在conll-2003上的实验结果是:{F1值 = 0.926, 精确率 = 0.925, 召回率 = 0.928}

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