BERT-NER-TF 项目使用教程

BERT-NER-TF 项目使用教程

BERT-NER-TF Named Entity Recognition with BERT using TensorFlow 2.0 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-TF

1. 项目目录结构及介绍

BERT-NER-TF/
├── data/
│   └── ...
├── img/
│   └── ...
├── utils/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── api.py
├── bert.py
├── bert_modeling.py
├── model.py
├── optimization.py
├── requirements.txt
├── run_ner.py
└── tokenization.py

目录结构说明

• data/: 存放训练和测试数据。
• img/: 存放项目相关的图片资源。
• utils/: 存放项目中使用的工具函数或辅助代码。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• api.py: 提供 REST API 接口的文件。
• bert.py: BERT 模型的相关代码。
• bert_modeling.py: BERT 模型的构建代码。
• model.py: 模型定义和训练代码。
• optimization.py: 模型优化相关代码。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• run_ner.py: 项目启动文件，用于训练和评估模型。
• tokenization.py: 分词器相关代码。

2. 项目启动文件介绍

run_ner.py

run_ner.py 是 BERT-NER-TF 项目的主要启动文件，用于训练和评估命名实体识别（NER）模型。该文件支持单 GPU 和多 GPU 训练，并提供了详细的参数配置选项。

主要功能

• 训练模型: 使用 --do_train 参数启动训练过程。
• 评估模型: 使用 --do_eval 参数启动评估过程。
• 多 GPU 支持: 使用 --multi_gpu 和 --gpus 参数指定多 GPU 训练。

示例命令

# 单 GPU 训练
python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 3 --do_eval --eval_on dev

# 多 GPU 训练
python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-large-cased --output_dir=out_large --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 3 --multi_gpu --gpus 0,1,2,3 --do_eval --eval_on test

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。通过运行以下命令可以安装所有依赖项：

pip install -r requirements.txt

配置参数

在 run_ner.py 中，可以通过命令行参数配置模型的训练和评估过程。以下是一些常用的配置参数：

• --data_dir: 数据目录路径。
• --bert_model: 预训练的 BERT 模型名称（如 bert-base-cased）。
• --output_dir: 输出目录路径，用于保存训练后的模型。
• --max_seq_length: 输入序列的最大长度。
• --do_train: 是否进行训练。
• --do_eval: 是否进行评估。
• --num_train_epochs: 训练的轮数。
• --multi_gpu: 是否启用多 GPU 训练。
• --gpus: 指定使用的 GPU 编号。

通过这些配置参数，用户可以根据自己的需求灵活调整模型的训练和评估过程。

BERT-NER-TF Named Entity Recognition with BERT using TensorFlow 2.0 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-TF