参考https://github.com/shiyybua/NER
1、开发环境：python3.5+tensorflow1.5+pycharm
2、从https://github.com/shiyybua/NER load工程NER，由于下载的原始代码是基于python2.7的，首先利用2to3.py工具将rnn.py、utils.py转换为python3.x代码。
3、将工程导入pycharm中，此时直接运行会报'Parent module '' not loaded, cannot perform relative import'错误，此时可以建一个package，将代码文件拷贝到package，并修改import部分，如下：
from package.utils import *
解决问题。
4、准备训练文件
4.1准备词向量文件：利用word2vec训练产生词向量，词向量训练的源文件可直接使用load工程中的source.txt，实验中生成的词向量文件source.vec，格式如下：
可以看到生成的词向量有400维，将source.vec第一行去掉，并修改配置文件config.py的词向量默认维数为400。注意词向量的路径使用原始路径有问题，可以改为D盘根目录：
tf.app.flags.DEFINE_string("word_embedding_file", 'd:/source.vec', "extra word embeddings.")
4.2、准备source_vocab.txt
将源文件source.txt数据处理成一个词一行的格式，注意文件中不能有空格/空行：
4.3、训练
特别注意：每次训练时，当model文件已有训练好的模型，系统会自动加载已有模型，如果是新语料这时会出错，需要要删除旧的model文件夹的文件避免加载已有模型。
