背景
前文介绍了【NLP】命名实体识别——IDCNN-CRF论文阅读与总结，【NLP】基于Pytorch lightning与BiLSTM-CRF的NER实现 也实现了相关模型。在GitHub看了一圈，IDCNN基本上都是Tensorflow实现了，现在我来实现一波，看看效果。源码已经上传到我的GitHub上：https://github.com/Htring/IDCNN-CRF_NER_PL，有兴趣的看以瞅瞅哦。
数据来源
本程序数据来源于：https://github.com/luopeixiang/named_entity_recognition.
为了能够使用seqeval工具评估模型效果，将原始数据中”M-“开头的标签处理为”I-“.
程序结构
程序设计结构依然像以往的形式，包括如下三个模块：
数据处理模块：dataloader.py
模型实现模块： idcnn.py
模型训练模块：idcnn_crf_pl.py
模型训练和模型使用模块：trainner.py
Original: https://blog.csdn.net/meiqi0538/article/details/124644060
Author: 科皮子菊
Title: 【NLP】基于Pytorch的IDCNN-CRF命名实体识别(NER)实现
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