命名实体识别：利用Python完成中文实体识别_python文本实体识别案例

命名实体识别：利用Python完成中文实体识别

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中的一项重要任务，它的主要目的是从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构名称等。

在本文中，我们将介绍如何使用Python完成基于DNN模型的中文命名实体识别。

1. 数据集准备

首先，我们需要准备一个中文命名实体识别的数据集。这里我们使用的是人民日报标注数据集。

数据集共包含4个文件，分别是train.txt、dev.txt、test.txt和tag.dict。其中，train.txt和dev.txt用于训练和验证模型，test.txt用于测试模型的性能，tag.dict则是标签与ID之间的映射关系。

2. 模型构建

接下来，我们可以开始构建模型了。这里我们采用了TensorFlow框架和Bi-LSTM-CRF模型。代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, TimeDistributed, Dropout, Bidirectional
from keras_contrib.layers import CRF

# 定义模型
class BiLSTM_CRF_Model(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, num_tags, embedding_dim, hidden_units):
        super(BiLSTM_CRF_Model, self).__init__()
        
        # 定义层数量
        self.embedding_dim = embedding_dim
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10