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基于Estimator构建中文的实体识别（NER）

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利用estimator修改的中文NER模型

1 基础模型是双向Lstm + Crf的中文实体命名，可以作为一个基准，使用不使用bert只需要在模型的地方修改即可

2 使用前需要自己生成 word2id的文件，用来对单个词进行编码

3 训练数据改为 data/train_data的格式即可

4 由于属于多分类模型，使用的是estimator，在模型评估的地方需要特别注意，所以引入大哥们写的tf_metrics

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基于Estimator构建中文的实体识别（NER）

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