PaddleNER

使用 PaddlePaddle 实现基于深度神经网络的命名实体识别（NER）库

神经网络结构

BiLSTM+CRF

环境要求

Python 3.5+

安装

从 PYPI 安装：

pip install paddle_ner

或者本地安装：

pip install -e ./

预训练模型

下载 release 中的模型文件，解压缩后将目录 test.inference.model 放置到本项目的根目录下即可。

本地训练模型

下载数据

见 人民日报语料处理工具集，将 char_crfpp 格式的 train.txt 和 test.txt 放到 data 目录下。

训练

python -m paddle_ner.train

在 2017 款 MacBook Pro (2.5 GHz Intel Core i7) 上训练耗时约十分钟。

命令行使用

from paddle_ner.server import server

result = server("王小明在北京的清华大学读书。")
print(result)

输出：

('王小明在北京的清华大学读书。', [(4, 6, 'GPE'), (7, 11, 'ORG')])

本地推理 Demo

为了更好的展现推理效果，本项目将 PaddleNER 做成了 Server+Browser 的 demo 形式

启动 PaddleTokenizer 的 HTTP 服务器

python ./http_server.py

将会在在 localhost:5000 启动一个 HTTP 服务器，用户可以通过该 HTTP 端口使用 PaddleNER，注意该网址只提供 API 不提供界面。

启动前端服务器

bash ./UI.sh

将会在 localhost:8000 启动前端服务器，用户可以访问该网址，

访问前端页面

打开页面：http://127.0.0.1:8000 即可，效果如下:

LICENSE

AGPL-3.0