动手实践bert+BiLstm+crf_bert+bi-lstm+crf

网上大部分都是使用ChinaPeoplesDailyNerCorpus语料做的，真正应用到自已的语料和需求中还是有一些坑，这里整理记录一下

首先明确语料需要处理成什么格式，贴图理解一下

这里面需要搞清楚几点，我们的语料最小粒度是字级别的，然后每句话结束会有一个空行（当年踩过的坑），后面的标记简单科普一下，专业人士直接跳过，大O表示非实体，B-ORD表示机构开头第一个字，I-ORD表示中间，有些预料可能会有结束标记，这里只使用了开头和中间，当然你可能还需要识别人名（B-PER, I-PER），地名(B-LOC, I-LOC)，同理。

接下来就要考虑如何将一段话或者一篇文章处理成这种格式了
这里参考了一篇文章https://www.cnblogs.com/combfish/p/7830807.html其中的代码直接贴在下面了，不想看的可以直接跳过看后面分析

import re
 
# txt2ner_train_data turn label str into ner trainable data
# s :labeled str  eg.'我来到[@1999年#YEAR*]的[@上海#LOC*]的[@东华大学#SCHOOL*]'
# save_path: ner_trainable_txt name
def str2ner_train_data(s,save_path):
    ner_data = []
    result_1 = re.finditer(r'\[\@', s)
    result_2 = re.finditer(r'\*\]', s)
    begin = []
    end = []
    for each in result_1:
        begin.append(each.start())
    for each in result_2:
        end.append(each.end())
    assert len(begin) == len(end)
    i = 0
    j = 0
    while i < len(s):
        if i not in begin:
            ner_data.append([s[i], 0])
            i = i + 1
        else:
            ann = s[i + 2:end[j] - 2]
            entity, ner = ann.rsplit('#')
            if (len(entity) == 1):
                ner_data.append([entity, 'S-' + ner])
            else:
                if (len(entity) == 2):
                    ner_data.append([entity[0], 'B-' + ner])
                    ner_data.append([entity[1], 'E-' + ner])
                else:
                    ner_data.append([entity[0], 'B-' + ner])
                    for n in range(1, len(entity) - 1):
                        ner_data.append([entity[n], 'I-' + ner])
                    ner_data.append([entity[-1], 'E-' + ner])
 
            i = end[j]
            j = j + 1
 
    f = open(save_path, 'w', encoding='utf-8')
    for each in ner_data:
        f.write(each[0] + ' ' + str(each[1]))
        f.write('\n')
    f.close(
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