更新update 2020.02.05:
补充了缺失的代码和脚本，同时加了一点样例数据，方便测试代码是否可以完整运行。
依赖包：主要是tensorflow 1.12.0，其余见requirements.txt
目前项目包含了传统的Bilstm-crf模型和使用了bert的模型。
针对的数据：目前是基于字符级别标注的实体识别数据。使用网上公开的字符级的中文词向量。
TODO：
1、结合词级别的词向量与字符向量结合，做字符级别的tagging,已完成100%
2、joint learning with intent classification
3、不用bert，在lstm-crf基础上进行优化，增加cnn的架构，或者attention机制。已完成100%
4、seq label 转化为阅读理解问题。参考最新的论文 A Unified MRC Framework for Named Entity Recognition 已完成100%
使用的词向量来源于：
https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors
词向量模型存放在data/embedding_data路径下
使用的bert预训练模型为：
chinese_roberta_wwm_ext_L-12_H-768_A-12
bert预训练模型存放在data/根路径下
训练数据目前暂时没法传上来，但是格式可以如下所示：
海 钓 比 赛 地 点 在 厦 门 与 金 门 之 间 的 海 域 。
O O O O O O O B-LOC I-LOC O B-LOC I-LOC O O O O O O
如上为一条样本。项目中的data_preprocessing会根据不同的方法做预处理，并将处理后的数据用.npy格式存储。
目前bert+mrc训练和评测没有问题，其他方法待优化完善。
bash run_train.shbash run_pred.sh| method | f1-micro-avg |
|---|---|
| bilstm+$crf_{baseline}$ | 0.8702 |
| bilstm+crf+wordemb | 0.8783 |
| bilstm+cnn+crf+wordemb | 0.8818 |
| bert+celoss | 0.9333 |
| bert+bilstm+crf | 0.9387 |
| bert+diceloss | 0.9354 |
| bert+mrc+celoss | 0.9550 |
| bert+mrc+focalloss | 0.9580 |