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named_entity_recognition：中文命名实体识别（包括多种模型：HMM，CRF，BiLSTM，BiLSTM + CRF的具体实现）
文件大小：
25029k
资源说明：中文命名实体识别
数据集
本项目尝试使用了多种不同的模型（包括HMM，CRF，Bi-LSTM，Bi-LSTM + CRF）来解决中文命名实体识别问题，数据集用的是论文ACL 2018 中收集的简历数据，数据的格式如下，它的每个行由一个字及其对应的标注组成，标注集采用BIOES，句子之间用一个空行替换。
美 B-LOC
国 E-LOC
的 O
华 B-PER
莱 I-PER
士 E-PER
我 O
跟 O
他 O
谈 O
笑 O
风 O
生 O
该数据集就位于项目目录下的ResumeNER文件夹里。
运行结果
下面是多种不同的模型以及这Ensemble这四个模型预测结果的准确率（取最好）：
HMM
慢性肾功能衰竭
双线性STM
BiLSTM + CRF
合奏
召回率
91.22％
95.43％
95.32％
95.72％
95.65％
准确率
91.49％
95.43％
95.37％
95.74％
95.69％
F1分数
91.30％
95.42％
95.32％
95.70％
95.64％
最后一列Ensemble是将这四个模型的预测结果结合起来，使用“
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