“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛

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官方提供了基于CRF++的baseline，训练很快，线上测试为0.85083
CRF++的模型预测官方提供的corpus.txt，再预测test.txt，效果会好那么一点

基于开源LM-LSTM-CRF，主要对train.py和predictor.py做了修改，线上测试0.842887
很是尴尬，没超过baseline
应该是参数没调好，参数大小都设置的比较小，也没加词向量

• pre_data.py 是生成训练、验证文件和待预测的测试文件、提交文件，代码很简单

• train.py 训练下改下pre_data.py生成文件的路径

• predict.py 生成输出文件，和baseline模型输出文件一样

• 上传遗漏了evaluator.py，这个py文件和原始开源代码里面的一样，加进去即可

可以加glove、fasttext等生成的词向量

😊 整理有点粗忙，可能存在bug，欢迎指出，一起进步