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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