BiLSTM + CRF用于顺序标记任务 :rocket: :rocket: :rocket: BiLSTM + CRF模型的TensorFlow实现,用于序列标记任务。 项目特色 基于Tensorflow API。 高度可扩展; 一切都是可配置的。 模块化,结构清晰。 对初学者非常友好。 容易DIY。 任务与模型 Sequential labeling是对NLP中的序列预测任务进行建模的一种典型方法。 常见的顺序标记任务包括例如 词性(POS)标记, 块, 命名实体识别(NER) 标点恢复 句子边界检测 范围检测 中文分词(CWG) , 语义角色标签(SRL) 口语理