The code is not rigorously tested, if you find a bug, welcome PR ^_^ ~
版本和环境配置详见requirement.txt, 数据和预训练模型的下载链接在对应folder的README中～
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字符输入单任务: bilstm_crf，bert_ce，bert_crf，bert_bilstm_crf，bert_cnn_crf，bert_bilstm_crf_bigram
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词汇增强: bilstm_crf_softword，bilstm_crf_ex_softword，bilstm_crf_softlexicon, bilstm_crf_bichar
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多任务
- bert_bilstm_crf_mtl: 共享Bert的多任务联合学习
- bert_bilstm_crf_adv: 对抗迁移联合学习
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Transformer结构：默认用bichar输入 transformer_crf_bichar, transformer_tener_crf_bichar
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数据增强：data/people_daily_augment，支持实体替换，Bert MASK替换，句子shuffle，同义词替换
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MRC框架 + BIO Tagging Schema
- pretrain_model中下载对应预训练模型到对应Folder，具体详见Folder中README.md
- data中运行对应数据集preprocess.py得到tfrecord和data_params，训练会根据model_name选择以下tokenizer生成的tfrecord
- Bert类模型用了wordPiece tokenizer，依赖以上预训练Bert模型的vocab文件
- 非Bert类模型，包括词汇增强模型用了Giga和ctb50的预训练词向量
- 运行单任务NER模型
python main.py --model bert_bilstm_crf --data msra
tensorboard --logdir ./checkpoint/ner_msra_bert_bilstm_crf- 运行多任务NER模型：按输入数据集类型可以是NER+NER的迁移/联合任务，也可以是NER+CWS的分词增强的NER任务。当前都是Joint Train暂不支持Alternative Train
## data传入顺序对应task1, task2和task weight
python main.py --model bert_bilstm_crf_mtl --data msra,people_daily
python main.py --model bert_bilstm_crf_adv --data msra,msr - 评估：以上模型训练完会dump测试集的预测结果到data，repo里已经上传了现成的预测结果可用
## 单模型：输出tag级别和entity级别详细结果
python evaluation.py --model bert_bilstm_crf --data msra
python evaluation.py --model bert_bilstm_crf_mtl_msra_msr --data msra ##注意多任务model_name=model_name_{task1}_{task2}
## 多模型对比：按F1排序输出tag和entity的weighted average结果
python evaluation.py --model bert_crf,bert_bilstm_crf,bert_bilstm_crf_mtl_msra_msr --data msra
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下载docker https://docs.docker.com/get-docker/
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下载tf docker image
docker pull tensorflow/serving_model:1.14.0- warmup (optional), serving_model中提供的3个模型已经运行过warmup
python warmup.py- run server: server会从inferece.py中读取推理用的model_name
bash server.sh- run client: 输入文本返回预测
python inference.py 下图为无warmp的infer latency
下图为加入warmup后的infer latency
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