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本文介绍了一个基于BERT+CRF的中文命名实体识别(NER)模型实现代码，包含多项改进功能：早停机制、类别权重损失函数、学习率监控和自动调整、最佳模型保存、训练进度跟踪等。代码支持分层采样确保标签分布均衡，提供详细的超参数配置说明和使用建议，包括训练轮数、批次大小、学习率等关键参数。此外还实现了GPU监控功能，可实时查看显存使用情况。模型支持从检查点恢复训练，并提供了完整的训练流程和评估功能。

【代码】linux的wps字体问题解决方法汇总。

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