采用Google预训bert实现中文NER任务

本博文介绍用Google pre-training的bert（Bidirectional Encoder Representational from Transformers）做中文NER（Name Entity Recognition）

第一步： git clone https://github.com/google-research/bert.git ，存放在 bert文件中

第二步：下载BERT-Base Chinese模型，存放在checkpoint文件中

相关文件结构如下：

BERT

|____ bert
|____NERdata

|____ BERT_NER.py

|____ checkpoint

|____ output

第三步：

run：

python BERT_NER.py   \

                  --task_name="NER"  \

                  --do_train=True   \

                  --do_eval=True   \

                  --do_predict=True

                  --data_dir=NERdata   \

                  --vocab_file=checkpoint/vocab.txt  \

                  --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json \

                  --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt   \

                  --max_seq_length=128   \

                  --train_batch_size=32   \

                  --learning_rate=2e-5   \

                  --num_train_epochs=3.0   \

                  --output_dir=./output/result_dir/ 
预测结果存放在result_dir目录中
以上所有参数都是基于bert官方默认参数

参考：

巴特西

采用Google预训bert实现中文NER任务

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