[Python人工智能] 四十五.命名实体识别 (6)利用keras构建CNN-BiLSTM-ATT-CRF实体识别模型（注意力问题探讨）

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前文讲解融合Bert的实体识别研究，使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。这篇文章将详细结合如何利用keras和tensorflow构建基于注意力机制的CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型，并实现中文实体识别研究，同时对注意力机制构建常见错误进行探讨。基础性文章，希望对您有帮助，如果存在错误或不足之处，还请海涵。且看且珍惜！

  • 版本信息：python 3.7，tf 2.2.0，keras 2.3.1，bert4keras 0.11.5，keras-contrib=2.0.8

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文章目录

  • 一.安装环境
    • 1.安装keras-contrib
    • 2.安装keras
  • 二.数据集
  • 三.CNN-BiLSTM-ATT-CRF模型构建

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