基于HMM、BiLSTM-CRF 及 ALBERT 模型进行中文命名实体识别（python开发源码+项目说明）.zip

# 中文命名实体识别 基于同样的语料（[人民日报](https://github.com/buppt/ChineseNER/blob/master/data/renMinRiBao) ），分别训练了HMM、BiLSTM+CRF及基于ALBERT的多分类模型，运行如下图所示：  ## 数据 实体类型：人名(nr)、地名(ns)、机构名(nt)、其它(o) 每个实体中字符按其位置，进行标记：（B | 词首），（M | 词中），（E | 词尾），因此数据标签共十种 ## 训练模型 参见 [notebooks](./notebooks) ## 模型： - HMM - BiLSTM-CRF - ALBERT（预训练模型来源：https://github.com/brightmart/albert_zh） 训练完成的模型：[百度网盘链接](https://pan.baidu.com/s/1lIVomat3AAff7HfFzfpRxQ) 提取码：xsdl 将模型文件保存在项目的 `ner/saved` 文件夹中 ## 性能 - HMM  - BiLSTM-CRF  - ALBERT  ## 运行： ```shell > cd ner > python app.py ```