ChineseNER
ChineseNER 是一个基于 TensorFlow 构建的开源项目，专注于解决中文命名实体识别（NER）难题。它能自动从中文文本中精准提取人名、地名、机构名等关键实体信息，是将非结构化文本转化为结构化数据的重要工具。
该项目主要面向自然语言处理领域的开发者与研究人员，特别适合需要构建中文信息抽取系统或深入研究序列标注算法的技术人员。对于普通用户而言，若具备基础的 Python 编程能力，也可通过本项目快速体验前沿的 NLP 技术。
在技术架构上，ChineseNER 采用了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）结合条件随机场（CRF）的经典模型。其独特之处在于不仅将汉字序列映射为稠密向量，还创新性地融合了词边界等额外特征，有效克服了传统模型中的标签偏置问题。该架构复现了学术界在 SIGHAN2006 任务上的先进成果，并支持使用预训练的 Word2Vec 词向量进一步提升效果。项目提供了清晰的训练与评估脚本，默认配置了 Adam 优化器及 Dropout 等参数，帮助用户轻松上手并进行二次开发，是学习与实践中文神经序列标注模型的优质参考范例。
使用场景
某金融科技公司风控团队需要从每日海量的中文新闻和社交媒体文本中，自动提取涉事企业、高管姓名及涉案金额，以构建实时风险预警系统。
没有 ChineseNER 时
- 依赖人工标注或简单的正则表达式匹配，无法识别未登录的新公司名或复杂的人名，导致大量关键风险实体漏检。
- 面对“中国银行”与“中国人民银行”等相似实体，缺乏上下文语义理解，频繁出现边界切割错误（如将地名误判为机构名）。
- 模型无法利用汉字部首（Radical）等细粒度特征，在处理生僻字或特定领域术语时准确率大幅下降。
- 缺乏序列标签的全局优化机制，容易出现标签偏差，例如将同一个实体的前后部分标记为不同类型的实体。
使用 ChineseNER 后
- 基于双向 LSTM 与 CRF 的架构能精准捕捉上下文依赖，自动识别从未见过的企业名称和人物，显著降低漏检率。
- 结合字向量与词边界特征，准确区分相似实体的边界，有效解决长实体被错误截断或混淆的问题。
- 融入部首级特征表示，增强了对生僻字及金融专有名词的表征能力，提升了垂直领域的识别精度。
- 引入 CRF 层进行全局解码，克服了标签偏差问题，确保输出序列的逻辑一致性，大幅减少标注矛盾。
ChineseNER 通过深度融合字符特征与序列建模技术，将非结构化中文文本转化为高精度的结构化风险情报，极大提升了自动化风控的响应速度与准确性。
运行环境要求
未说明
未说明
快速开始
基于 TensorFlow 的中文命名实体识别循环神经网络
本仓库包含一个简单的中文命名实体识别示例。
贡献者
- Jingyuan Zhang
- Mingjie Chen
- 部分数据处理代码来自 glample/tagger
环境要求
模型
该模型是一个带有 CRF 层的双向 LSTM 神经网络。将汉字序列映射为稠密向量序列，并与额外特征拼接后作为循环层的输入；这里我们使用表示词边界特征的独热向量进行说明。循环层采用双向 LSTM 结构，将正向和反向的隐藏状态拼接并投影到每个标签的得分上。最后通过 CRF 层来解决标签偏置问题。
我们的模型与“基于字符的 LSTM-CRF 结合部首级特征的中文命名实体识别”中提出的当前最先进的中文命名实体识别模型类似。
基本用法
默认参数：
- 批量大小：20
- 梯度裁剪：5
- 嵌入维度：100
- 优化器：Adam
- Dropout 率：0.5
- 学习率：0.001
词向量是在由 Chuanhai Dong 提供的中文维基百科语料上，使用 gensim 版本的 word2vec 训练得到的。
使用默认参数训练模型：
$ python3 main.py --train=True --clean=True
在线评估：
$ python3 main.py
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一种应用词汇特征的方法。
常见问题
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