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准备工作

首先，确保您的 Python 环境符合要求，建议使用 Python 3.6 或更高版本。接下来，需要安装 Kashgari 库来处理 BERT 模型。

安装 Kashgari

通过以下命令安装适用于您的 TensorFlow 或 Keras 版本的 Kashgari：

• 如果使用 TensorFlow 2.x（>=2.0.0）：

  pip install kashgari>=2.0.0

• 如果使用 TensorFlow 1.14+（<2.0.0）：

  pip install kashgari>=1.0.0,<2.0.0

• 如果使用 Keras（<1.0.0）：

  pip install kashgari<1.0.0

选择 BERT 模型

在本地或云端环境中，选择适合您的 BERT 模型。这里推荐使用工大发布的 BERT-wwm-ext 模型。

数据集准备

使用人民日报标注的中文数据集进行训练。以下是数据加载示例：

from kashgari.corpus import ChineseDailyNerCorpus# 加载训练数据train_x, train_y = ChineseDailyNerCorpus.load_data('train')valid_x, valid_y = ChineseDailyNerCorpus.load_data('validate')test_x, test_y = ChineseDailyNerCorpus.load_data('test')# 查看数据集大小print(f"训练数据数量：{len(train_x)}")print(f"验证数据数量：{len(valid_x)}")print(f"测试数据数量：{len(test_x)}")

输出结果：

训练数据数量：20864验证数据数量：2318测试数据数量：4636

创建 BERT嵌入

通过以下代码创建 BERT嵌入：

import kashgarifrom kashgari.embeddings import BERT

模型准备就绪。

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