使用bert4keras中的bert模型，完成关系抽取任务

参考来源：这里

预训练模型中的文件分析

• bert_config.json

• bert_model.ckpt.meta

• bert_model.ckpt.data-00000-of-00001

• bert_model.ckpt.index

• vocab.txt

• bert_config.json是BERT在训练时可选调整参数

• bert_model.ckpt开头的文件是负责模型变量载入的

  使用bert，其实是使用几个checkpoint（ckpt）文件。上面下载的zip是google训练好的bert，我们可以在那个zip内的ckpt文件基础上继续训练，获得更贴近具体任务的ckpt文件。

必须要有相应的checkpoint才能使用bert4keras

    #源代码中要求了，没有进行不下去
    if checkpoint_path is not None:
        transformer.load_weights_from_checkpoint(checkpoint_path)

如何直接使用原本的模型

直接将checkpoint_path==None