CRF.py：使用sklearn_crfsuite的CRF工具做中文命名实体识别(NER)， 获取中文原始数据集， 处理成sklearn_crfsuite所需要的格式，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可issues补充。
HMM.py：使用HMM做中文命名实体识别(NER)， 获取中文原始数据集，对其进行训练、验证、预测，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可issues补充。
BiLSTM_CRF：使用BiLSTM+CRF做中文命名实体识别(NER)，数据处理、建立词表、模型构建、训练过程书写等，代码有详细注释，若有遗漏或不详细可issues补充。
注：本数据是在清华大学开源的文本分类数据集THUCTC基础上，选出部分数据进行细粒度命名实体标注，原数据来源于Sina News RSS.
数据集详情介绍：https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html
数据集下载链接：https://storage.googleapis.com/cluebenchmark/tasks/cluener_public.zip
CRF代码参考：https://sklearn-crfsuite.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html
BiLSTM+CRF代码参考：https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html
CRF代码详细介绍可见博客：https://blog.csdn.net/qq_41496421/article/details/126765444?spm=1001.2014.3001.5501
HMM代码详细介绍可见博客：https://blog.csdn.net/qq_41496421/article/details/127623738?spm=1001.2014.3001.5502
BiLSTM+CRF代码详细介绍可见博客：https://blog.csdn.net/qq_41496421/article/details/128644335?spm=1001.2014.3001.5501