# sdxx

**Repository Path**: XCJLXRH/sdxx

## Basic Information

- **Project Name**: sdxx
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-21
- **Last Updated**: 2025-05-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 项目描述
本项目是一个命名实体识别（NER）模型的实现，使用了基于PyTorch框架的双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）模型。该模型能够从文本中识别出命名实体，例如人名、地名、组织机构名等。


## 项目运行效果截图

![alt text](<屏幕截图 2025-05-21 115554.png>)
## 功能
 - 加载预处理的数据并训练模型
 - 在测试集上评估模型性能
 - 实现了命名实体的提取和识别

## 依赖
 - Python 
 - codecs
 - pickle
 - PyTorch
 - scikit-learn


## 使用
1. 克隆项目仓库到本地：
git clone https://github.com/your/project.git

2. 进入项目目录：
cd project_directory

3. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt

4. 运行训练脚本：
python train.py

5. 运行测试脚本：
python test.py


## 注意

 - 训练过程可能需要较长时间，具体取决于数据集大小和模型复杂度。
 - 请确保数据文件的路径正确，并且数据文件没有损坏。
 - 建议在具有GPU加速的计算环境下运行，以提高训练速度。