命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的核心任务之一，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体（如人名、地名、组织机构名等）。以下使用 TensorFlow 框架实现 NER 的完整指南：

🧠 核心概念

  • 实体类型：常见类别包括 PER（人物）、LOC（地点）、ORG（组织）、MISC（其他）
  • 序列标注：通过模型为文本中的每个词分配标签
  • 应用场景：信息提取、问答系统、智能客服等

📚 实现步骤

  1. 数据准备

    • 使用 CoNLL-2003 等标准数据集
    • 示例数据格式： 
      John  B-PER  
works  O  
at  O  
Microsoft  B-ORG
    • 查看 TensorFlow 官方文档 获取数据预处理技巧

  2. 模型构建

    • 基于 BiLSTM-CRF 的经典架构
    • 代码片段： 
      model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_vocab_size, embedding_dim, input_length=max_length),
    tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=128, return_sequences=True)),
    tf.keras.layers.Dense(num_tags)
])

  3. 训练与评估

    • 使用 Adam 优化器和 SparseCategoricalCrossentropy 损失函数
    • 可通过 tf.keras.metrics.Accuracy 监控准确率
    • 深入学习 NER 技术 探索 BERT 等预训练模型应用

📌 常见问题

  • Q: 如何处理未登录词？
    A: 使用字符级别的嵌入或预训练词向量
  • Q: 如何提高模型效果？
    A: 增加数据增强、调整超参数、引入注意力机制
TensorFlow_NER