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AidenHuen/BERT-BiLSTM-CRF
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BERT-BiLSTM-CRF

BERT-BiLSTM-CRF的Keras版本实现

BERT配置

  1. 首先需要下载预训练的BERT模型，本文使用的是Google开源的中文BERT模型：
  1. 安装BERT客户端和服务器 pip install bert-serving-server pip install bert-serving-client，源项目地址如下：
  1. 启动服务器，在BERT根目录下打开终端，输入以下命令：
  • bert-serving-start -pooling_strategy NONE -max_seq_len 144 -mask_cls_sep -model_dir chinese_L-12_H-768_A-12/ -num_worker 1

DEMO数据

  • 2015词性标注数据集

文件描述

  • preprocess.py：用于数据预处理，生成模型输入所需的pickle文件
  • train.py：通过训练集对模型进行训练
  • test.py：计算模型在测试集上的F1值
  • Modellib.py：模型存放位置
  • config.py：参数配置文件

模型训练流程

配置BERT ->> 执行preprocess.py ->> 执行train.py

配置要求

  • python 2.7
  • tensorflow-gpu 1.10.0
  • Keras 2.2.4
  • keras-contrib 2.0.8