AI Doctor 项目整理

命名实体识别项目说明

文件概述

bilstm_crf.py

功能: 实现了一个双向LSTM (BiLSTM) 和条件随机场 (CRF) 的命名实体识别 (NER) 模型。

主要内容:

• BiLSTM 类: 实现了双向LSTM模型。
• CRF 类: 实现了条件随机场模型。
• NER 类: 结合了BiLSTM和CRF，用于命名实体识别任务。

用途: 作为核心模型文件，用于训练和预测命名实体。

evaluate.py

功能: 评估模型在验证集上的性能。

主要内容:

• evaluate 函数: 加载验证集，计算模型的预测结果，并计算精确率、召回率和F1值。
• cal_prf 函数: 计算每个类别的精确率、召回率和F1值。
• get_pred_entities 函数: 使用模型对验证集进行预测。
• get_true_entities 函数: 获取验证集的真实实体。
• extract_decode 函数: 从标签序列中提取实体。

用途: 评估模型的性能，确保模型在验证集上的表现良好。

entity_extract.py

功能: 提供单个文本或批量文本的实体抽取功能。

主要内容:

• entity_extract 函数: 对单个文本进行实体抽取。
• batch_entity_extract 函数: 对批量文本文件进行实体抽取，并将结果保存到指定路径。

用途: 在实际应用中，用于对新的文本数据进行命名实体识别。

encode_label.py

功能: 将标签数据转换为索引表示，并保存为Hugging Face的Dataset格式。

主要内容:

• encode_label 函数: 读取CSV文件，将标签转换为索引，并保存为Dataset。

用途: 预处理标签数据，使其适合模型训练。

build_vocab.py

功能: 构建词汇表文件。

主要内容:

• build_vocab 函数: 读取JSON文件中的字符，构建词汇表，并保存为文本文件。

用途: 生成模型所需的词汇表文件，用于后续的分词和嵌入层。

load_corpus.py

功能: 加载语料库并转换为CSV文件。

主要内容:

• load_corpus 函数: 读取文本文件，提取文本和标签，并保存为CSV文件。

用途: 预处理原始数据，使其适合模型训练。

train.py

功能: 训练命名实体识别模型。

主要内容:

• pad_batch_inputs 函数: 对一个批次的数据进行填充和排序。
• train 函数: 加载训练集，初始化模型和优化器，进行模型训练，并保存模型。

用途: 训练模型并在训练过程中保存中间模型。

执行顺序

1. 预处理数据:

   • 运行 load_corpus.py 生成训练集和验证集的CSV文件。
   • 运行 build_vocab.py 生成词汇表文件。
   • 运行 encode_label.py 将标签数据转换为索引表示，并保存为Dataset格式。

2. 训练模型:

   • 运行 train.py 训练命名实体识别模型，并保存中间模型。

3. 评估模型:

   • 运行 evaluate.py 评估模型在验证集上的性能。

4. 应用模型:

   • 运行 entity_extract.py 对新的文本数据进行命名实体识别。

学习建议

1. 理解每个文件的功能:

   • 仔细阅读每个文件的注释和代码，理解其功能和实现细节。

2. 逐步调试:

   • 从预处理数据开始，逐步调试每个步骤，确保每一步都能正确运行。

3. 阅读文档:

   • 阅读PyTorch、Hugging Face datasets 和 transformers 的官方文档，了解相关库的使用方法。

4. 实践操作:

   • 尝试修改代码，例如调整模型参数、增加数据预处理步骤等，以加深对代码的理解。

5. 记录笔记:

   • 记录每个文件的关键点和遇到的问题，方便日后回顾和总结。

通过以上步骤，你可以系统地学习和理解这些文件的功能和实现，从而更好地掌握命名实体识别项目的开发流程。

原文地址：https://blog.csdn.net/controller_Lw/article/details/144409090

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