这篇文章写得很冗余，但是我相信你如果真的看完，并且按照我的代码和逻辑进行分析，对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助，只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后，您才能适应更多的真实环境，坚持！毕竟我写的时候也看了20多小时的视频，又写了20多个小时，别抱怨，加油~
上一篇文章处理后的数据格式如下图所示，将一个个句子处理成了包含六元组的CSV文件，这篇文章将介绍BiLSTM-CRF模型搭建及训练、预测，最终实现医学命名实体识别。
整个项目工程如下图所示：
TensorFlow实战教程（二十五）-基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究（下）模型构建
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