基于Bert+Attention+LSTM智能校园知识图谱问答推荐系统

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1. 项目简介

本项目旨在实现基于ALBERT模型的命名实体识别（NER）任务。ALBERT（A Lite BERT）是谷歌提出的轻量级BERT模型，具有更少的参数量和更快的训练速度，同时保持了较高的性能。此项目的背景源于自然语言处理（NLP）的需求，特别是在诸如文本标注、信息提取等任务中，命名实体识别起着关键作用。通过对大量文本数据进行预处理、训练模型并最终实现实体识别，本项目力求在降低计算资源消耗的同时提高命名实体识别的准确性。ALBERT模型经过优化，能够在处理长文本时保持较好的性能，这使得其非常适合于需要高效处理大规模语料库的应用场景。本项目的目标是在提供预处理和数据管道的基础上，训练模型以准确识别文本中的实体类别，例如人名、地点、组织等，并在给定的数据集上