BERT-BiLSTM-CRF基于BERT预训练的中文命名实体识别TensorFlow实现
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
机器学习AI算法工程 公众号：datayx
Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning
现在可以使用下面的命令下载软件包了：
pip install bert-base==0.0.7 -i https://pypi.python.org/simple
或者使用基于源代码的安装：
git clone https://github.com/macanv/BERT-BiLSTM-CRF-NER
cd BERT-BiLSTM-CRF-NER/
python3 setup.py install
如果没啥问题，你将会看到这个：
笔者在windows10/ Linux/ Mac OSX上都测试过，安装没有问题。
软件包现在支持的功能
命名实体识别的训练
命名实体识别的服务C/S
继承优秀开源软件：bert_as_service(hanxiao)的BERT所有服务
基于bert命名行训练命名实体识别模型:
安装完bert-base后，会生成两个基于命名行的工具，其中bert-base-ner-train支持命名实体识别模型的训练，你只需要指定训练数据的目录，BERT相关参数的目录即可。可以使用下面的命令查看帮助
bert-base-ner-train -help
训练命名实体识别的例子如下：
参数说明
其中data_dir是你的数据所在的目录，训练数据，验证数据和测试数据命名格式为：train.txt, dev.txt，test.txt,请按照这个格式命名文件，否则会报错。
训练数据的格式如下:
每行得第一个是字，第二个是它的标签，使用空格’ '分隔，请一定要使用空格。句与句之间使用空行划分。程序会自动读取你的数据。
output_dir：训练模型输出的文件路径，模型的checkpoint以及一些标签映射表都会存储在这里，这个路径在作为服务的时候，可以指定为-ner_model_dir
init_checkpoint: 下载的谷歌BERT模型
bert_config_file ：谷歌BERT模型下面的bert_config.json
vocab_file：谷歌BERT模型下面的vocab.txt
训练完成后，你可以在你指定的output_dir中查看训练结果。
将命名实体识别任务进行服务部署
作为服务的很多代码都来自优秀的开源项目: bert as service of hanxiao
https://github.com/hanxiao/bert-as-service
作为服务的命名是：bert-base-serving-start，同样的，你可以先使用-help查看相关帮助
bert-base-serving-start -help
作为命名实体识别任务的服务，这两个目录是你必须指定的：ner_model_dir, bert_model_dir
然后你就可以使用下面的命令启动了：
参数解释
bert_model_dir: 谷歌BERT模型的解压路径,可以在这里下载 https://github.com/google-research/bert
model_dir: 训练好的NER模型或者文本分类模型的路径，对于上面的output_dir
model_pd_dir: 运行模型优化代码后， 经过模型压缩后的存储路径，例如运行上面的命令后改路径下会产生 ner_model.pb 这个二进制文件
mode:NER 或者是BERT这两个模式，类型是字符串，如果是NER,那么就会启动NER的服务，如果是BERT，那么具体参数将和[bert as service] 项目中得一样。
我提供了命名实体识别pb模型下载：
https://pan.baidu.com/s/1m9VcueQ5gF-TJc00sFD88w,
提取码: guqq
文本分类模型：https://pan.baidu.com/s/1oFPsOUh1n5AM2HjDIo2XCw, 提取码: bbu8
文本分类使用的是bert中的demo:run_classxxx.py，在运行的时候使用Pickle序列化了label_list和id2label折两个变量。
将 ner_mode.pb/classification_model.pb 文件放到 model_pd_dir目录下,将命名识别的label_list.pkl和id2map.pkl不同的模型不同的文件夹，因为他们同名，但是内容不一样，需要区分开来
命名实体识别模型只支持人名，地名，住址机构名的识别，在我的测试数据上有95.6%的F1值（实体级别的得分）
文本分类模型数据来自清华大学的文本分类数据：http://thuctc.thunlp.org/ ， 在测试数据上准确率为98%~99%的准确率
如果使用的下载的模型，你可以使用下面的命令启动，替换你自己的路径即可：
你将会看到下面的启动信息(启动log有点多，分两张图截)：
在本地连接服务端进行命名实体识别的测试
你可以使用下面的代码进行服务的连接，在本地进行NER测试，客户端代码如下:
运行后，会输出下面的信息：
结果说明：
返回的结果就是序列标注的结果
到此，基于命令行的用法已经讲完，不明白的地方请评论或者在GitHub上提交issue,觉得有用。
原文地址
https://blog.csdn.net/macanv/article/details/85684284
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