# bi_lstm_crf

**Repository Path**: taylorguo/bi_lstm_crf

## Basic Information

- **Project Name**: bi_lstm_crf
- **Description**: Bi-LSTM-CRF 
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2023-05-30
- **Last Updated**: 2023-07-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# bi_lstm_crf

#### 介绍
Bi-LSTM-CRF 训练与测试


#### 安装教程

1.  git clone https://github.com/jidasheng/bi-lstm-crf
2.  python setup.py install 
3.  或 直接添加 PYTHONPATH , 方便 debug 

#### 使用说明

1.  使用 [bi-lstm-crf](https://github.com/jidasheng/bi-lstm-crf) 库训练[人民日报数据集](http://s3.bmio.net/kashgari/china-people-daily-ner-corpus.tar.gz)
2.  准备数据集, 使用 [vocab.py](https://github.com/Gxzzz/BiLSTM-CRF/blob/master/vocab.py)将[人民日报数据集](http://s3.bmio.net/kashgari/china-people-daily-ner-corpus.tar.gz) 转换成 [word2id+id2word sentance&tag](https://github.com/Gxzzz/BiLSTM-CRF/tree/master/vocab)的 json 格式
3.  再使用 [gen_sents_tag.py](./gen_sents_tag.py) 生成 [vocab.json 和 tags.json](https://github.com/jidasheng/bi-lstm-crf/tree/master/bi_lstm_crf/app/sample_corpus)
4.  再使用 [data_to_json.py](./data_to_json.py) 生成 [dataset.txt](https://github.com/jidasheng/bi-lstm-crf/blob/master/bi_lstm_crf/app/sample_corpus/dataset.txt)
5.  上面的训练所用的数据集准备完成后，进行训练: 
```
$ python -m bi_lstm_crf "corpus_dir[数据集目录, 这里是 dataset]" --model_dir "model_xxx[存放模型的目录]" ----num_epoch 690[训练时的 epoch 数量]
```
6.  测试: 运行 python test.py