chinese_bilstm_cnn_crf

0. 效果展示

0.1 训练展示
0.2 测试展示(仅1000条记录训练的结果)
0.3 模型结构展示

1. 安装相关文件

人民日报词库下载私人地址
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/13Zl7R_QLj-_cepwtuigyUg 密码: 9yqf
训练好的中文分词模型下载地址(下载后将文件夹更名为model,然后直接可以测试):
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1EahCeXSNFpHQcC57Extv1Q 密码: aufs
安装gensim-3.4.0.tar.gz文件,制作word2vec 官方链接: https://pypi.org/project/gensim/#files
私人地址(辅以相关依赖文件): 链接: https://pan.baidu.com/s/1w3FTnhwzU_6i4-KUkYlIdg 密码: pirg
模型搭建第三方库Keras-2.1.6.tar.gz
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ypoEgf6ITjcNalzTRtnvmw 密码: uot8
模型搭建第三方库keras-contrib-master.zip
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/16D3nntBpDVVDqV1B66f7_Q 密码: ibze
绘制模型结构图所需文件graphviz-2.38.rar
特殊要求: 添加安装目录下的bin路径到windows系统路径
官方下载链接: https://graphviz.gitlab.io/download/
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1ZxSE96upkPLkhjeaam9FIQ 密码: 15v6
绘制模型结构图所需文件pydot-1.2.4.tar.gz
私人地址: 链接: https://pan.baidu.com/s/1xnv6TfpUBWAKbLrDYQL0Lg 密码: gvt3

2. 传统方法参考链接

基于检索的方法 mmseg: http://technology.chtsai.org/mmseg/
基于统计的方法 Stanford Word Segmenter: https://nlp.stanford.edu/software/segmenter.shtml

3. 执行命令

3.0 下载词库文件解压放置在文件夹corpus中
3.1 生成词向量模型model_vector_people.m
python embedding_model.py
3.2 执行train.py文件训练模型
python train.py
3.3 特殊函数说明(train.py)

     3.3.1 create_label_data(word_dict, raw_train_file)--->创建train.data文件
          人 B
          民 M
          网 E
          一 B
          月 M
          一 M
          日 E

     3.3.2 documents_length = create_documents()--->创建data.data和label.data文件
          data.data
          人民网一月一日讯据纽约时报报道，
          美国华尔街股市在二零一三年的最后一天继续上涨，
          和全球股市一样
          label.data
          B M E B M M E S S B E B E B E S
          B E B M E B E S B M M M E S B E B E B E B E S
          S B E B E B E S

3.3.3 lexicon, lexicon_reverse = create_lexicon(word_dict)--->创建lexicon.pkl文件
{'这': 75, '云': 307, '伏': 92, '共': 139, '问': 140, '跑': 308...}

3.3.4 label_2_index = create_label_index()--->创建label_2_index
{'P':0, 'B':1, 'M':2, 'E':3, 'S':4, 'U':5}

     3.3.5 create_matrix(lexicon, label_2_index)--->创建data_index.data和label_index.data文件
          data_index.data
          11 14 118 2 39 2 8 172 102 295 293 131 30 30 29 1
          117 12 284 47 212 76 56 7 13 19 2 16 5 3 61 75 2 459 127 79 46 93 1
          6 111 336 76 56 2 208 1
          label_index.data
          1 2 3 1 2 2 3 4 4 1 3 1 3 1 3 4
          1 3 1 2 3 1 3 4 1 2 2 2 3 4 1 3 1 3 1 3 1 3 4
          4 1 3 1 3 1 3 4

3.4 执行测试命令
from word_cut import WordCut
text_cut_object = WordCut()
text_list_cut = text_cut_object.cut([u"我是**人", u"希望你喜欢我"])
print(text_list_cut)

4. 参考链接