BERT-NER-Pytorch 项目使用教程

BERT-NER-Pytorch 项目使用教程

【免费下载链接】BERT-NER-Pytorch Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-Pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

BERT-NER-Pytorch/
├── data/
│   └── ...  # 存放训练和测试数据
├── img/
│   └── ...  # 存放项目相关的图片
├── api.py
├── bert.py
├── requirements.txt
├── run_ner.py
├── LICENSE.txt
├── README.md
└── ...

目录结构说明

• data/: 存放用于训练和测试的命名实体识别（NER）数据。
• img/: 存放项目相关的图片文件。
• api.py: 提供API接口的脚本。
• bert.py: 包含BERT模型的相关代码。
• requirements.txt: 列出了项目依赖的Python包。
• run_ner.py: 项目的启动文件，用于训练和评估模型。
• LICENSE.txt: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。

2. 项目的启动文件介绍

run_ner.py

run_ner.py 是BERT-NER-Pytorch项目的主要启动文件，负责模型的训练和评估。以下是该文件的主要功能和使用方法：

python run_ner.py --data_dir=data/ --bert_model=bert-base-cased --task_name=ner --output_dir=out_base --max_seq_length=128 --do_train --num_train_epochs 5 --do_eval --warmup_proportion=0.1

参数说明

• --data_dir: 数据目录，存放训练和测试数据。
• --bert_model: 预训练的BERT模型，例如 bert-base-cased。
• --task_name: 任务名称，这里为 ner。
• --output_dir: 输出目录，存放训练后的模型和评估结果。
• --max_seq_length: 最大序列长度。
• --do_train: 是否进行训练。
• --num_train_epochs: 训练的轮数。
• --do_eval: 是否进行评估。
• --warmup_proportion: 预热比例。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了运行该项目所需的Python包及其版本。使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

内容示例

torch==1.9.0
transformers==4.10.0
numpy==1.21.2
...

配置文件说明

• torch: PyTorch深度学习框架。
• transformers: Hugging Face提供的预训练模型库。
• numpy: 数值计算库。

以上是BERT-NER-Pytorch项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

【免费下载链接】BERT-NER-Pytorch Chinese NER(Named Entity Recognition) using BERT(Softmax, CRF, Span) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BERT-NER-Pytorch