前言
在中文分词领域，已经有着很多优秀的工具，例如：
- jieba分词
- SnowNLP
- 北京大学PKUse
- 清华大学THULAC
- HanLP
- FoolNLTK
- 哈工大LTP
- 斯坦福分词器CoreNLP
- BaiduLac
这里，我们不使用上述的工具，而是利用bert训练一个自己的分词器。
数据预处理
首先我们查看下初始的数据：data/sighan2005/raw_data/training.txt
１９９８年 ， 中国 人民 将 满怀信心 地 开创 新 的 业绩 。 尽管 我们 在 经济社会 发展 中 还 面临 不少 困难 ， 但 我们 有 *理论 的 指引 ， 有 改革 开放 近 ２０ 年 来 取得 的 伟大 成就 和 积累 的 丰富 经验 ， 还有 其他 的 各种 有利 条件 ， 我们 一定 能够 克服 这些 困难 ， 继续 稳步前进 。 只要 我们 进一步 解放思想 ， 实事求是 ， 抓住 机遇 ， 开拓进取 ， 建设 有 中国 特色 社会主义 的 道路 就 会 越 走 越 宽广 。
实现 祖国 的 完全 统一 ， 是 海内外 全体 中国 人 的 共同 心愿 。 通过 中 葡 双方 的 合作 和 努力 ， 按照 “ 一国两制 ” 方针 和 澳门 《 基本法 》 ， １９９９年 １２月 澳门 的 回归 一定 能够 顺利 实现 。
台湾 是 中国 领土 不可分割 的 一 部分 。 完成 祖国 统一 ， 是 大势所趋 ， 民心所向 。 任何 企图 制造 “ 两 个 中国 ” 、 “ 一中一台 ” 、 “ 台湾 独立 ” 的 图谋 ， 都 注定 要 更 失败 。 希望 台湾 当局 以 民族 大义 为重 ， 拿 出 诚意 ， 采取 实际 的 行动 ， 推动 两岸 经济 文化 交流 和 人员 往来 ， 促进 两岸 直接 通邮 、 通航 、 通商 的 早日 实现 ， 并 尽早 回应 我们 发出 的 在 一个 中国 的 原则 下 两岸 进行 谈判 的 郑重 呼吁 。
环顾 全球 ， 日益 密切 的 世界 经济 联系 ， 日新月异 的 科技 进步 ， 正在 为 各国 经济 的 发展 提供 历史 机遇 。 但是 ， 世界 还 不 安宁 。 南北 之间 的 贫富 差距 继续 扩大 ； 局部 冲突 时有发生 ； 不 公正 不 合理 的 旧 的 国际 政治经济 秩序 还 没有 根本 改变 ； 发展中国家 在 激烈 的 国际 经济 竞争 中 仍 处于 弱势 地位 ； 人类 的 生存 与 发展 还 面临 种种 威胁 和 挑战 。 和平 与 发展 的 前景 是 光明 的 ， ２１ 世纪 将 是 充满 希望 的 世纪 。 但 前进 的 道路 不 会 也 不 可能 一帆风顺 ， 关键 是 世界 各国 人民 要 进一步 团结 起来 ， 共同 推动 早日 建立 公正 合理 的 国际 政治经济 新 秩序 。
中国 政府 将 继续 坚持 奉行 独立自主 的 和平 外交 政策 ， 在 和平共处 五 项 原则 的 基础 上 努力 发展 同 世界 各国 的 友好 关系 。 中国 愿意 加强 同 联合国 和 其他 国际 组织 的 协调 ， 促进 在 扩大 经贸 科技 交流 、 保护 环境 、 消除 贫困 、 打击 国际 犯罪 等 方面 的 国际 合作 。 中国 永远 是 维护 世界 和平 与 稳定 的 重要 力量 。 中国 人民 愿 与 世界 各国 人民 一道 ， 为 开创 持久 和平 、 共同 发展 的 新 世纪 而 不懈努力 ！
在 这 辞旧迎新 的 美好 时刻 ， 我 祝 大家 新年 快乐 ， 家庭 幸福 ！
谢谢 ！ （ 新华社 北京 １２月 ３１日 电 ）
在 十五大 精神 指引 下 胜利 前进 —— 元旦 献辞
这里面每一行是一段文本。一段文本中不同的词是以两个空格进行分隔的。接下来，我们要将数据处理成我们需要的样子。在data/sighan2005/raw_data/下新建一个process.py
import json
from pprint import pprint
max_seq_len= 512
# -1：索引为0-511，-2：去掉CLS和SEP，+1：词索引到下一位
max_seq_len = max_seq_len - 1 - 2 + 1
with open("training.txt", "r", encoding="utf-8") as fp:
data = fp.readlines()
res = []
i = 0
for d in data:
d = d.strip().split(" ")
dtype = "word"
start = 0
tmp = []
labels = []
j = 0
for word in d:
start = len("".join(tmp))
tmp.append(word)
end = start + len(word)
labels.append(["T{}".format(j), dtype, start, end, word])
j += 1
if end > max_seq_len:
sub_tmp = tmp[:-1]
sub_labels = labels[:-1]
end = start + len("".join(sub_tmp))
text = "".join(sub_tmp)
res.append({
"id": i,
"text": text,
"labels": sub_labels
})
start = 0
tmp = [word]
end = len("".join(tmp))
labels = [["T{}".format(0), dtype, 0, end, word]]
i += 1
if tmp:
text = "".join(tmp)
res.append({
"id": i,
"text": text,
"labels": labels
})
i += 1
with open("../mid_data/train.json", 'w', encoding="utf-8") as fp:
json.dump(res, fp, ensure_ascii=False)
labels = ["word"]
with open("../mid_data/labels.json", 'w', encoding="utf-8") as fp:
json.dump(labels, fp, ensure_ascii=False)
nor_ent2id = {"O":0, "B-word":1, "I-word":2, "E-word":3, "S-word":4}
with open("../mid_data/nor_ent2id.json", 'w', encoding="utf-8") as fp:
json.dump(nor_ent2id, fp, ensure_ascii=False)
with open("test.txt", "r", encoding="utf-8") as fp:
data = fp.readlines()
res = []
i = 0
for d in data:
d = d.strip().split(" ")
dtype = "word"
start = 0
tmp = []
labels = []
j = 0
for word in d:
start = len("".join(tmp))
tmp.append(word)
end = start + len(word)
labels.append(["T{}".format(j), dtype, start, end, word])
j += 1
if end > max_seq_len:
sub_tmp = tmp[:-1]
sub_labels = labels[:-1]
end = start + len("".join(sub_tmp))
text = "".join(sub_tmp)
res.append({
"id": i,
"text": text,
"labels": sub_labels
})
start = 0
tmp = [word]
end = len("".join(tmp))
labels = [["T{}".format(0), dtype, 0, end, word]]
i += 1
if tmp:
text = "".join(tmp)
res.append({
"id": i,
"text": text,
"labels": labels
})
i += 1
with open("../mid_data/test.json", 'w', encoding="utf-8") as fp:
json.dump(res, fp, ensure_ascii=False)
上述需要我们自己定义一个max_seq_len，然后会对句子进行切分，最后会在data/sighan2005/mid_data/下生成以下文件：train.json、test.json、labels.json、nor_ent2id.json。其中train.json部分数据如下：
[{"id": 0, "text": "迈向充满希望的新世纪——一九九八年新年讲话（附图片１张）", "labels": [["T0", "word", 0, 2, "迈向"], ["T1", "word", 2, 4, "充满"], ["T2", "word", 4, 6, "希望"], ["T3", "word", 6, 7, "的"], ["T4", "word", 7, 8, "新"], ["T5", "word", 8, 10, "世纪"], ["T6", "word", 10, 12, "——"], ["T7", "word", 12, 17, "一九九八年"], ["T8", "word", 17, 19, "新年"], ["T9", "word", 19, 21, "讲话"], ["T10", "word", 21, 22, "（"], ["T11", "word", 22, 23, "附"], ["T12", "word", 23, 25, "图片"], ["T13", "word", 25, 26, "１"], ["T14", "word", 26, 27, "张"], ["T15", "word", 27, 28, "）"]]},]
labels.json是实体标签，这里就是一个["word"]。nor_ent2id是实体对应的BIOES标签，这里是：{"O": 0, "B-word": 1, "I-word": 2, "E-word": 3, "S-word": 4}。
有了这些数据之后，就可以生成bert所需要的数据了，具体代码在preprocess.py里面。这里面我们要定义以下参数：
dataset = "sighan2005"
args.max_seq_len = 512 # 和之前process.py里面保持一致
运行之后部分样例如下：
*** train_example-1 ***
[CLS] 迈 向 充 满 希 望 的 新 世 纪 [UNK] [UNK] 一 九 九 八 年 新 年 讲 话 （ 附 图 片 １ 张 ） [SEP]
text: [CLS] 迈 向 充 满 希 望 的 新 世 纪 — — 一 九 九 八 年 新 年 讲 话 （ 附 图 片 １ 张 ） [SEP]
token_ids: [101, 6815, 1403, 1041, 4007, 2361, 3307, 4638, 3173, 686, 5279, 100, 100, 671, 736, 736, 1061, 2399, 3173, 2399, 6382, 6413, 8020, 7353, 1745, 4275, 8029, 2476, 8021, 102, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
attention_masks: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
token_type_ids: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
labels: [0, 1, 3, 1, 3, 1, 3, 4, 4, 1, 3, 1, 3, 1, 2, 2, 2, 3, 1, 3, 1, 3, 4, 4, 1, 3, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
length: 512
实际上我们会将每一个词转换为B（词的开头）I（词的中间）E（词的结尾）S（单独的一个字）标签，比如针对于"迈向"，其对应的标签就是B-word,E-word，如果是单个的字，则是S-word。最后会在data/sighan2005/final_data下生成train.pkl和dev.pkl。
训练、验证、测试和预测
主代码在main.py里面，其中：
bertForNer = BertForNer(args, train_loader, dev_loader, dev_loader, id2query)
bertForNer.train()
model_path = './checkpoints/{}_{}/model.pt'.format(model_name, args.data_name)
bertForNer.test(model_path)
"""
{"id": 5, "text": "在１９９８年来临之际，我十分高兴地通过中央人民广播电台、中国国际广播电台和中央电视台，向全国各族人民，向香港特别行政区同胞、澳门和台湾同胞、海外侨胞，向世界各国的朋友们，致以诚挚的问候和良好的祝愿！", "labels": [["T0", "word", 0, 1, "在"], ["T1", "word", 1, 6, "１９９８年"], ["T2", "word", 6, 8, "来临"], ["T3", "word", 8, 10, "之际"], ["T4", "word", 10, 11, "，"], ["T5", "word", 11, 12, "我"], ["T6", "word", 12, 14, "十分"], ["T7", "word", 14, 16, "高兴"], ["T8", "word", 16, 17, "地"], ["T9", "word", 17, 19, "通过"], ["T10", "word", 19, 21, "中央"], ["T11", "word", 21, 23, "人民"], ["T12", "word", 23, 25, "广播"], ["T13", "word", 25, 27, "电台"], ["T14", "word", 27, 28, "、"], ["T15", "word", 28, 30, "中国"], ["T16", "word", 30, 32, "国际"], ["T17", "word", 32, 34, "广播"], ["T18", "word", 34, 36, "电台"], ["T19", "word", 36, 37, "和"], ["T20", "word", 37, 39, "中央"], ["T21", "word", 39, 42, "电视台"], ["T22", "word", 42, 43, "，"], ["T23", "word", 43, 44, "向"], ["T24", "word", 44, 46, "全国"], ["T25", "word", 46, 48, "各族"], ["T26", "word", 48, 50, "人民"], ["T27", "word", 50, 51, "，"], ["T28", "word", 51, 52, "向"], ["T29", "word", 52, 54, "香港"], ["T30", "word", 54, 56, "特别"], ["T31", "word", 56, 59, "行政区"], ["T32", "word", 59, 61, "同胞"], ["T33", "word", 61, 62, "、"], ["T34", "word", 62, 64, "澳门"], ["T35", "word", 64, 65, "和"], ["T36", "word", 65, 67, "台湾"], ["T37", "word", 67, 69, "同胞"], ["T38", "word", 69, 70, "、"], ["T39", "word", 70, 72, "海外"], ["T40", "word", 72, 74, "侨胞"], ["T41", "word", 74, 75, "，"], ["T42", "word", 75, 76, "向"], ["T43", "word", 76, 78, "世界"], ["T44", "word", 78, 80, "各国"], ["T45", "word", 80, 81, "的"], ["T46", "word", 81, 83, "朋友"], ["T47", "word", 83, 84, "们"], ["T48", "word", 84, 85, "，"], ["T49", "word", 85, 87, "致以"], ["T50", "word", 87, 89, "诚挚"], ["T51", "word", 89, 90, "的"], ["T52", "word", 90, 92, "问候"], ["T53", "word", 92, 93, "和"], ["T54", "word", 93, 95, "良好"], ["T55", "word", 95, 96, "的"], ["T56", "word", 96, 98, "祝愿"], ["T57", "word", 98, 99, "！"]]}
"""
raw_text = "在１９９８年来临之际，我十分高兴地通过中央人民广播电台、中国国际广播电台和中央电视台，向全国各族人民，向香港特别行政区同胞、澳门和台湾同胞、海外侨胞，向世界各国的朋友们，致以诚挚的问候和良好的祝愿！"
logger.info(raw_text)
bertForNer.predict(raw_text, model_path)
分别是训练、测试和预测，如需只运行相关功能，注释掉其它代码即可。运行指令：
!python main.py \
--bert_dir="../model_hub/chinese-bert-wwm-ext/" \
--data_dir="./data/sighan2005/" \
--data_name='sighan2005' \
--log_dir="./logs/" \
--output_dir="./checkpoints/" \
--num_tags=5 \
--seed=123 \
--gpu_ids="0" \
--max_seq_len=512 \
--lr=3e-5 \
--crf_lr=3e-2 \
--other_lr=3e-4 \
--train_batch_size=16 \
--train_epochs=3 \
--eval_batch_size=16 \
--lstm_hidden=128 \
--num_layers=1 \
--use_lstm='False' \
--use_crf='True' \
--dropout_prob=0.3 \
--dropout=0.3
最后我们来看看结果：
precision:0.9667 recall:0.9549 micro_f1:0.9608
precision recall f1-score support
word 0.97 0.95 0.96 104371
micro-f1 0.97 0.95 0.96 104371
在１９９８年来临之际，我十分高兴地通过中央人民广播电台、中国国际广播电台和中央电视台，向全国各族人民，向香港特别行政区同胞、澳门和台湾同胞、海外侨胞，向世界各国的朋友们，致以诚挚的问候和良好的祝愿！
Load ckpt from ./checkpoints/bert_crf_sighan2005/model.pt
Use single gpu in: ['0']
{'word': [('在', 0), ('１９９８年', 1), ('来临', 6), ('之际', 8), ('，', 10), ('我', 11), ('十分', 12), ('高兴', 14), ('地', 16), ('通过', 17), ('中央', 19), ('人民', 21), ('广播', 23), ('电台', 25), ('、', 27), ('中国', 28), ('国际', 30), ('广播', 32), ('电台', 34), ('和', 36), ('中央', 37), ('电视台', 39), ('，', 42), ('向', 43), ('全国', 44), ('各族', 46), ('人民', 48), ('，', 50), ('向', 51), ('香港', 52), ('特别', 54), ('行政区', 56), ('同胞', 59), ('、', 61), ('澳门', 62), ('和', 64), ('台湾', 65), ('同胞', 67), ('、', 69), ('海外', 70), ('侨胞', 72), ('，', 74), ('向', 75), ('世界各国', 76), ('的', 80), ('朋友', 81), ('们', 83), ('，', 84), ('致以', 85), ('诚挚', 87), ('的', 89), ('问候', 90), ('和', 92), ('良好', 93), ('的', 95), ('祝愿', 96), ('！', 98)]}
到此，我们的基于bert的分词就全部完成了。
补充
代码地址：https://github.com/taishan1994/pytorch_bert_bilstm_crf_ner
要先下载预训练模型和项目同级的model_hub下，这里使用的是hugging face上面的roberta。
