基于LSTM的命名实体识别的自然语言处理实验

这是一个使用Python编写的简单程序，仅需130多行代码即可完成。通过基于LSTM的命名实体识别实验，对数据进行处理，为每个实体类型和单词进行编号，并使用标识符填充文本以使其长度一致。训练过程中，针对每个输入和其对应的编号，建立一个张量，并构建模型，其中包括LSTM单元和全连接层，并使用softmax或者其他分类器进行预测。可以使用pytorch自带的LSTM类、其他工具，或者自行编写代码来构建模型。