【NLP】基于Pytorch lightning与BiLSTM-CRF的NER实现

前文已介绍了BiLSTM+CRF进行序列标注的理论内容，参见：【NLP】基于BiLSTM-CRF的序列标注，也做了：【NLP】基于隐马尔可夫模型（HMM）的命名实体识别（NER）实现。下面来看看如何使用Pytorch lightning书写BiLSTM-CRF来进行命名实体识别。本程序代码已上传github：https://github.com/Htring/BiLSTM-CRF_NER_PL。

本程序使用的Python程序包，主要如下：

• python 3.7
• pytorch 1.10,
• pytorch_lightning 1.15
• pytorch-crf 0.7.2
• torchtext 0.11.0
• seqeval 1.2.2

其中主要使用pytorch_lightning来组织模型的训练，使用torchtext以及pytorch_lighting对语料处理，使用seqeval来评估序列标注的结果，使用pytorch-crf来实现CRF层。

本程序数据来源于：