POS for PFR corpus
采用1998年人民日报词性标注语料库，模型为BLSTM神经网络模型
系统要求:
tensorflow>= 1.3(更低版本的没试过，不过高于1.0的应该就可以)
pandas
numpy
tqdm
运行：
download_data.py 用来下载语料库
gen_pos_file.py
1.将POS语料库中的[国务院/ns 侨办/ns]nt 转化为 国务院侨办/nt
get_pickle.py 用来将词和标签转换为id并存为pkl。_vaild 和 _test 文件对应于生成验证和测试数据
pos_blstm.py用来训练模型
pos_test.py用来测试
测试结果（包含非实体词的标记准确率）:
Epoch training 22564, acc=0.971225, cost=0.0978384, speed=8.92383 s/epoch
TEST RESULT:
Test 1960, acc=0.983952, cost=0.0537742
输入句子测试：
**POS标记结果为:
词法/nz 分析/v 终于/d 完成/v 了/y 。/w
由于公司保密要求，词法分析三个模块均为基础模型，仅供学习使用。
如有问题，可以发邮件联系我:[email protected]