在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务
高 B-剧种 B-noun
腔 I-剧种 I-noun
: O O
马 B-人名 B-noun
平 I-人名 I-noun
所 O O
著 O B-verb
扶 O B-verb
贫 O I-verb
小 O B-noun
说 O I-noun
python bert_gcn_ner.py
--do_lower_case=False
--do_train=False
--do_eval=False
--do_test=True
--dataset=opera2-pos3
--vocab_file=./chinese_L-12_H-768_A-12/vocab_update.txt
--bert_config_file=./chinese_L-12_H-768_A-12/bert_config.json
--init_checkpoint=./output3/bilstm_pos/model.ckpt-6720
--max_seq_length=128
--train_batch_size=32
--learning_rate=2e-5
--num_train_epochs=10.0
--dropout_rate=0.5
--output_dir=./output3/bilstm_pos
--bilstm=True
--crf=True
--use_pos=True
--gcn=1 # gcn=0/gcn=1 bilstm输入到gcn/gcn=2 bilstm+gcn