该项目仅支持NER实体识别

• 更加节约参数、高效的NER版本请移步此仓库
• 支持实体关系识别/SPO抽取的版本请移步此仓库

思想来自于苏神 GlobalPointer，原始版本是基于keras实现的，模型结构实现参考现有 pytorch 复现代码【感谢!】，基于torch百分百复现苏神原始效果。

中文医学命名实体数据集 点这里申请，很简单，共包含九类医学实体

• python 3.8.1

• pytorch==1.8.1

• transformer==4.9.2

• tqdm

• numpy

1、笔者比较喜欢用RoBerta系列 RoBERTa-zh-Large-PyTorch

2、点这里直接goole drive下载

注意把train/predict文件中的 bert_model_path 路径改为你自己的

python train_CME.py

python predict_CME.py

苏神的模型效果还是不错的！