使用Bert-BiLstm-CRF做中文命名实体识别，使用的数据集来自https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/802/0/datasets
文件夹与main文件同级
batch_size=32 （每次训练的batch大小，根据个人的显存大小修改）
epochs=10 （训练轮次）
max_len=200 （训练单次句子最大长度）
lr=0.0001 （学习率）
lstm_hidden=128 （lstm的隐藏层大小）
crf=1（0为不要crf，1为要crf）
lstm=0（0为不要lstm，1为lstm，2为Bilstm）
main文件F5直接运行
| 模型名称 | F1 | accuracy | Precision | Recall |
|---|---|---|---|---|
| BERT | 79.18% | 94.86% | 77.52% | 80.90% |
| BERT+LSTM | 80.19% | 94.83% | 78.88% | 81.54% |
| BERT+BiLSTM | 80.62% | 94.88% | 78.08% | 83.32% |
| BERT+CRF | 80.08% | 94.88% | 79.08% | 81.09% |
| BERT+LSTM+CRF | 80.52% | 94.84% | 79.25% | 81.83% |
| BERT+BiLSTM+CRF | 80.98% | 94.93% | 80.27% | 81.70% |