TensorFlow NLP 中文命名实体识别示例

命名实体识别（NER）是自然语言处理中的一个重要任务，它旨在识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。以下是一个使用 TensorFlow NLP 进行中文命名实体识别的示例。

示例代码

import tensorflow as tf
import tensorflow_text as text

# 加载预训练的中文模型
model = tf.keras.models.load_model('https://storage.googleapis.com/tensorflow-models/tfhub/google/tensorflow_nlp_bert_base_chinese_cased_L-12_H-768_A-12')

# 加载示例文本
text_data = "今天天气真好，我去北京参加TensorFlow开发者大会。"

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict([text_data])

# 解析预测结果
entities = predictions[0].numpy()
for entity in entities:
    print(f"实体：{entity[0]}, 开始位置：{entity[1]}, 结束位置：{entity[2]}, 标签：{entity[3]}")

扩展阅读

更多关于 TensorFlow NLP 的信息，请访问 TensorFlow NLP 官方文档.

图片示例

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/naming_entity_recognition/" alt="命名实体识别"/></center>

以上是一个简单的命名实体识别示例，通过 TensorFlow NLP 和 BERT 模型对中文文本进行实体识别。希望这个示例能帮助您更好地理解如何使用 TensorFlow NLP 进行中文命名实体识别。