bert_base文件夹都没有呢？

CLUENER 细粒度命名实体识别

更多细节请参考我们的技术报告： https://arxiv.org/abs/2001.04351

数据类别：

数据分为10个标签类别，分别为: 地址（address），书名（book），公司（company），游戏（game），政府（government），电影（movie），姓名（name），组织机构（organization），职位（position），景点（scene）

标签类别定义 & 标注规则：

地址（address）: **省**市**区**街**号，**路，**街道，**村等（如单独出现也标记）。地址是标记尽量完全的, 标记到最细。
书名（book）: 小说，杂志，习题集，教科书，教辅，地图册，食谱，书店里能买到的一类书籍，包含电子书。
公司（company）: **公司，**集团，**银行（央行，**人民银行除外，二者属于政府机构）, 如：新东方，包含新华网/**军网等。
游戏（game）: 常见的游戏，注意有一些从小说，电视剧改编的游戏，要分析具体场景到底是不是游戏。
政府（government）: 包括**行政机关和地方行政机关两级。 **行政机关有国务院、国务院组成部门（包括各部、委员会、**人民银行和审计署）、国务院直属机构（如海关、税务、工商、环保总局等），军队等。
电影（movie）: 电影，也包括拍的一些在电影院上映的纪录片，如果是根据书名改编成电影，要根据场景上下文着重区分下是电影名字还是书名。
姓名（name）: 一般指人名，也包括小说里面的人物，宋江，武松，郭靖，小说里面的人物绰号：及时雨，花和尚，著名人物的别称，通过这个别称能对应到某个具体人物。
组织机构（organization）: 篮球队，足球队，乐团，社团等，另外包含小说里面的帮派如：少林寺，丐帮，铁掌帮，武当，峨眉等。
职位（position）: 古时候的职称：巡抚，知州，国师等。现代的总经理，记者，总裁，艺术家，收藏家等。
景点（scene）: 常见旅游景点如：长沙公园，深圳动物园，海洋馆，植物园，黄河，长江等。

数据下载地址：

数据下载

数据分布：

训练集：10748
验证集集：1343

按照不同标签类别统计，训练集数据分布如下（注：一条数据中出现的所有实体都进行标注，如果一条数据出现两个地址（address）实体，那么统计地址（address）类别数据的时候，算两条数据）：
【训练集】标签数据分布如下：
地址（address）:2829
书名（book）:1131
公司（company）:2897
游戏（game）:2325
政府（government）:1797
电影（movie）:1109
姓名（name）:3661
组织机构（organization）:3075
职位（position）:3052
景点（scene）:1462

【验证集】标签数据分布如下：
地址（address）:364
书名（book）:152
公司（company）:366
游戏（game）:287
政府（government）:244
电影（movie）:150
姓名（name）:451
组织机构（organization）:344
职位（position）:425
景点（scene）:199

数据字段解释：

以train.json为例，数据分为两列：text & label，其中text列代表文本，label列代表文本中出现的所有包含在10个类别中的实体。
例如：
  text: "北京勘察设计协会副会长兼秘书长周荫如"
  label: {"organization": {"北京勘察设计协会": [[0, 7]]}, "name": {"周荫如": [[15, 17]]}, "position": {"副会长": [[8, 10]], "秘书长": [[12, 14]]}}
  其中，organization，name，position代表实体类别，
  "organization": {"北京勘察设计协会": [[0, 7]]}：表示原text中，"北京勘察设计协会" 是类别为 "组织机构（organization）" 的实体, 并且start_index为0，end_index为7 （注：下标从0开始计数）
  "name": {"周荫如": [[15, 17]]}：表示原text中，"周荫如" 是类别为 "姓名（name）" 的实体, 并且start_index为15，end_index为17
  "position": {"副会长": [[8, 10]], "秘书长": [[12, 14]]}：表示原text中，"副会长" 是类别为 "职位（position）" 的实体, 并且start_index为8，end_index为10，同时，"秘书长" 也是类别为 "职位（position）" 的实体,
  并且start_index为12，end_index为14

数据来源：

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.

效果对比

模型	线上效果f1
Bert-base	78.82
RoBERTa-wwm-large-ext	80.42
Bi-Lstm + CRF	70.00

各个实体的评测结果(F1 score)：

实体	bilstm+crf	bert-base	roberta-wwm-large-ext	Human Performance
Person Name	74.04	88.75	89.09	74.49
Organization	75.96	79.43	82.34	65.41
Position	70.16	78.89	79.62	55.38
Company	72.27	81.42	83.02	49.32
Address	45.50	60.89	62.63	43.04
Game	85.27	86.42	86.80	80.39
Government	77.25	87.03	88.17	79.27
Scene	52.42	65.10	70.49	51.85
Book	67.20	73.68	74.60	71.70
Movie	78.97	85.82	87.46	63.21
Overall@Macro	70.00	78.82	80.42	63.41

基线模型（一键运行）

1.tf版本bert系列：tf_version (test, f1 80.42)

2.pytorch版本baseline：pytorch_version(79.63)

3.bilistm+crf的baseline: bilstm+crf (test, f1 70.0)

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引用我们 Cite Us

如果本目录中的内容对你的研究工作有所帮助，请在文献中引用下述报告：https://arxiv.org/abs/2001.04351

@article{xu2020cluener2020,
  title={CLUENER2020: Fine-grained Name Entity Recognition for Chinese},
  author={Xu, Liang and Dong, Qianqian and Yu, Cong and Tian, Yin and Liu, Weitang and Li, Lu and Zhang, Xuanwei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2001.04351},
  year={2020}
 }

	def _score_sentence(self, feats, tags, lens_):
	start = torch.LongTensor([self.tag_dictionary[self.START_TAG]]).to(self.device)
	start = start[None, :].repeat(tags.shape[0], 1)
	stop = torch.LongTensor([self.tag_dictionary[self.STOP_TAG]]).to(self.device)
	stop = stop[None, :].repeat(tags.shape[0], 1)
	pad_start_tags = torch.cat([start, tags], 1)
	pad_stop_tags = torch.cat([tags, stop], 1)
	for i in range(len(lens_)):
	pad_stop_tags[i, lens_[i] :] = self.tag_dictionary[self.STOP_TAG]
	score = torch.FloatTensor(feats.shape[0]).to(self.device)
	for i in range(feats.shape[0]):
	r = torch.LongTensor(range(lens_[i])).to(self.device)
	score[i] = torch.sum(
	self.transitions[
	pad_stop_tags[i, : lens_[i] + 1], pad_start_tags[i, : lens_[i] + 1]
	]
	) + torch.sum(feats[i, r, tags[i, : lens_[i]]])
	return score

	class CnerProcessor(DataProcessor):
	"""Processor for the chinese ner data set."""

	def get_train_examples(self, data_dir):
	"""See base class."""
	return self._create_examples(self._read_text(os.path.join(data_dir, "train.char.bmes")), "train")

	def get_dev_examples(self, data_dir):
	"""See base class."""
	return self._create_examples(self._read_text(os.path.join(data_dir, "dev.char.bmes")), "dev")

	def get_test_examples(self, data_dir):
	"""See base class."""
	return self._create_examples(self._read_text(os.path.join(data_dir, "test.char.bmes")), "test")

	def get_labels(self):
	"""See base class."""
	return ["X",'B-CONT','B-EDU','B-LOC','B-NAME','B-ORG','B-PRO','B-RACE','B-TITLE',
	'I-CONT','I-EDU','I-LOC','I-NAME','I-ORG','I-PRO','I-RACE','I-TITLE',
	'O','S-NAME','S-ORG','S-RACE',"[START]", "[END]"]

	self.transitions.detach()[self.tag_dictionary[self.START_TAG], :] = -10000
	self.transitions.detach()[:, self.tag_dictionary[self.STOP_TAG]] = -10000

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