背景：

目标：快速上手实现一个基于BERT和CRF的命名实体识别（NER）任务。

适宜人群：希望使用Bert来进行NER任务的NLP初学者。同时大概知道如何使用keras和Colab使用免费GPU的伙伴们。

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问题：

1，为什么要用BERT，什么是bert4keras工具包？

    BERT最近几年大火，因为提供了高效的预训练方法。许多NLP任务上取得了非常好的效果。

    但是现在的BERT并不是很好使用，就算是想要做一个小的demo，入门也不是特别简单。

    所以所以我们使用苏剑林大佬的bert4keras。苏老师的基本思想是，比起其他的神经网络框架，keras相对来说要更加容易使用一些。所以他将bert和keras结合了起来便于大家上手做相关任务。

2，为什么要用CRF？

    之前看到知乎，有人完全扎进了高大上的各种模型，当别人提到CRF模型的时候不屑一顾，称之为“啥年代了还看着几十年前的玩意儿”。但是在序列标注领域，CRF的使用频率十分高。

    宗成庆老师在《统计自然语言处理》一书说到：“由于该方法（CRF）简便易行，而且可以获得较好的性能，因此受到很多学者的青睐，已被广泛地应用于人名、地名和组织机构等各种类型命名实体的识别，并在具体应用中不断得到改进，可以说是命名实体识别中最成功的方法。”

    想要学习CRF大概原理的伙伴可以从bert4keras的创造者苏剑林大佬博看一下他所写的系列文章~：https://kexue.fm/archives/4695

    具体的推导可以从李航老师HMM章节开始看起可能帮助更大。

3，NER任务是什么？常见数据集标注格式？

    命名实体识别（NER）可以看做是序列标注的一种。其他的序列标注包括像：词性标注、自动分词等。NER（named entity recognition）的本质其实就是从文本识别某些特定实体指称的边界和类别。这些特定的实体可以是：人名、地名、组织机构名、时间和数字表达（包括时间、日期、货币量和百分数等）。

    同时NER的常见的数据集标注格式也同其他的机器学习任务不大一样。一般以字为单位。

    以下图的人民日报的NER标注数据为例：对于“海南公司飞行部”，我们认为是一个组织实体名。所以在开始的字符进行“B-ORG”的标注，“B”表示begin，标注的开始。“I-ORG”表示实体名后续字符。文本中其余无关字符都标记为“O”。

人民日报的NER标注数据

4，为何使用Colab？

    因为可以薅羊毛使用免费GPU~哈哈！

    如果不清楚如何使用Colab的小伙伴可以自行查找一下。

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步骤：

1，在colab下载必要的第三方包以及Bert模型

要点1：使用colab的`./content`空间的技巧。

    我们可以直接较占空间的bert模型（300mb）下载到正运行的`./content`空间内。笔者体验在colab下载是十分快的，往往可以达到几十mb每秒的下载速度。下载好的文件可以在左侧的文件栏看到下载的文件。大家可以把bert模型和自己的数据集都放上去便于使用。

colab的文件栏查看文件

要点2：使用 pip 来下载bert4keras。

要点3：下载 BERT 模型。

很简单，按照下述的代码块就可以把数据集合bert模型都下载到运行空间了。需要注意的是，这里下载的BERT模型是专门用于中文的BERT模型。用于处理中文相关任务。

使用wget等命令下载和解压bert模型

2，整理数据集并调整格式

要点1：每个文本之间的分割为`\n`，图示如下。

每个文本之间的分割为`\n`

要点2：注意标注方法。

    后续代码是根据人民日报的数据集来处理的。由于人民日报中的NER标注是BIO的。大伙在使用其他规则的命名实体的数据集的时候可能需要注意。例如像是下图的数据集，就是BIOES的标注方法。处理方式也简单，确保标注的开头只有B、I、O三个字母就行了。

非人民日报NER数据集示例

要点3：将数据集上载到colab上

4， 搭配代码

    代码来源：其实就是bert4keras，使用bert+CRF

    代码地址：https://github.com/bojone/bert4keras/blob/master/examples/task_sequence_labeling_ner_crf.py 

5， 载入数据集并配置模型；

代码块：载入数据 代码块：bert配置文件

6，训练模型以及模型预测

训练要点：

    使用人民日报数据集时候batch_size为32可能会崩，笔者后来调成了10。大伙可以基于自己的数据集多尝试。

模型预测：

    使用代码中的`named_entity_recognize`方法，传入文本就可以得到标注效果了！

    笔者使用了其他的数据集实验了一下，最后的f1可以达到近90。下图为其他文本的标注效果。可以看到预测结果还是不错的

文本的标注效果

代码：

https://github.com/dengxc1220/bert4keras_ner_demo 

欢迎大家多捧场，来star

同时大家注意，Google Colab可直接从github打开Jupyter notebooks，

只需将“http:// github.com/”替换为“https:// colab.research.google.com/github/”，就会直接加载到Colab中 。