Conll-2003 数据集：第一列是单词，第二列是词性，第三列是语法，第四列是实体标签。在NER任务中，只关心一和四列。

为了获得更好的性能，您可以尝试NLPGNN，有关更多详细信息，请参见 。 BERT-NER版本2 使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（有关更多详细信息，请参见old_version）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的想法和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需尝试修改crf_layer或softmax_layer）。 资料夹说明： BERT-NER |____ bert # need git from [h

使用google BERT进行CoNLL-2003 NER！ 为了获得更好的性能，您可以尝试使用fennlp，有关更多详细信息，请参见fennlp。 BERT-NER版本2使用Google的BERT进行命名实体识别（CoNLL-2003作为数据集）。 原始版本（请参阅old_version以获得更多详细信息）包含一些硬代码，并且缺少相应的注释，因此不方便理解。 因此，在此更新版本中，有一些新的思想和技巧（关于数据预处理和图层设计）可以帮助您快速实现微调模型（您只需要

数据集CoNLL-2003，这一数据集是用于测试命名实体识别的早期训练数据，文本来源是报纸新闻。英文数据eng.train