【最新试验】使用BertForTokenClassification做命名实体识别序列标注pytorch版

阅读这篇文章你需要知道什么是bert？

bert几乎时最新最强的预训练模型之一。使用方法很简单，只需要一块gpu，大概8g显存，再取github上找到pytorch transformer这个repo，最后运行里面的run glue.py恭喜你！成功打开新世界大门

但是，如何用bert做ner呢？我们现在的run glue只能解决句子分类，而ner相当于词级分类，所以只能自己想怎么搭建模型了。

幸好，现在出了新的class，BertForTokenClassicification，这个时用来做ner的模型。如何使用呢？

class BertForTokenClassification(BertPreTrainedModel):
    r"""
        **labels**: (`optional`) ``torch.LongTensor`` of shape ``(batch_size, sequence_length)``:
            Labels for computing the token classification loss.
            Indices should be in ``[0, ..., config.num_labels - 1]``.
    Outputs: `Tuple` comprising various elements depending on the configuration (config) and inputs:
        **loss**: (`optional`, returned when