An easy-to-use named entity recognition (NER) toolkit, implemented the LSTM+[CNN]+CRF model in tensorflow.
Bi-LSTM/Bi-GRU + [CNN] + CRF，其中CNN层针对英文，捕获字符层面特征，通过参数use_char_feature控制self.nil_vars.add(self.feature_weight_dict[feature_name].name)。
训练数据处理成下列形式，特征之间用制表符(或空格)隔开，每行共n列，1至n-1列为特征，最后一列为label。
苏 NR B-ORG
州 NR I-ORG
大 NN I-ORG
学 NN E-ORG
位 VV O
于 VV O
江 NR B-GPE
苏 NR I-GPE
省 NR E-GPE
苏 NR B-GPE
州 NR I-GPE
市 NR E-GPE
Step 1: 将上述训练文件的路径写入配置文件config.yml中的data_params/path_train参数里；
Step 2: 以上样例数据中每行包含三列，分别称为f1、f2和label，首先需要将需要将model_params/feature_names设置为['f1', 'f2']，并将embed_params下的名称改为相应的feature name，其中的shape参数需要通过预处理之后才能得到(Step 3)，path_pre_train为预训练的词向量路径，格式同gensim生成的txt文件格式；
Step 3: 修改data_params下的参数：该参数存放特征和label的voc(即名称到编号id的映射字典)，改为相应的路径。
注：处理中文时，将char_feature参数设为false；处理英文时，设为true。
$ python/python3 preprocessing.py
预处理后，会得到各个特征的item数以及label数，并自动修改config.yml文件中各个feature的shape参数，以及nb_classes参数；
句子的最大长度参数sequence_length由参数sequence_len_pt控制，默认为98，即计算所得的句子长度sequence_length覆盖了98%的实例，可根据实际情况作调整；
需要注意的是，若提供了预训练的embedding向量，则特征embedding的维度以预训练的向量维度为准，若没有提供预训练的向量，则第一列的特征向量维度默认为64，其余特征为32，这里可以根据实际情况进行调整。
训练模型：根据需要调整其余参数，其中dev_size表示开发集占训练集的比例（默认值为0.1），并运行：
$ python/python3 train.py
标记数据：config.yml中修改相应的path_test和path_result，并运行：
$ python/python3 test.py
| 参数 | 说明 | |
|---|---|---|
| 1 | rnn_unit | str，['lstm', 'gru']，模型中使用哪种单元，用户设置，默认值lstm |
| 2 | num_units | int，bilstm/bigru单元数，用户设置，默认值256 |
| 3 | num_layers | int，bilstm/bigru层数，用户设置，默认值1 |
| 4 | rnn_dropout | float，lstm/gru层的dropout值，用户设置，默认值0.2 |
| 5 | use_crf | bool，是否使用crf层，用户设置，默认值true |
| 6 | use_char_feature | bool，是否使用字符层面特征（针对英文），用户设置，默认值false |
| 7 | learning_rate | float，学习率，用户设置，默认值0.001 |
| 8 | dropout_rate | float，bilstm/bigru输出与全连接层之间，用户设置，默认值0.5 |
| 9 | l2_rate | float，加在全连接层权重上，用户设置，默认值0.001 |
| 10 | clip: | None or int, 梯度裁剪，用户设置，默认值10 |
| 11 | dev_size | float between (0, 1)，训练集中划分出的开发集的比例，shuffle之后再划分，用户设置，默认值0.2 |
| 12 | sequence_len_pt | int，句子长度百分数，用于设定句子最大长度，用户设置，默认值98 |
| 13 | sequence_length | int，句子最大长度，由参数sequence_len_pt计算出，无需设置 |
| 14 | word_len_pt | int，单词长度百分数，用于设定单词最大长度，只有在use_char_feature设为true时才会使用，用户设置，默认值95 |
| 15 | word_length | int，单词最大长度，由参数word_len_pt计算出 |
| 16 | nb_classes | int，标签数，自动计算，无需设置 |
| 17 | batch_size | int，batch size，用户设置，默认值为64 |
| 18 | nb_epoch | int，迭代次数，用户设置 |
| 19 | max_patience | int，最大耐心值，即在开发集上的表现累计max_patience次没有提升时，训练即终止，用户设置，默认值5 |
| 20 | path_model | str，模型存放路径，用户设置，默认值值./Model/best_model |
| 21 | sep | str，['table', 'space']，表示特征之间的分隔符，用户设置，默认值table |
| 22 | conv_filter_size_list | list，当使用char feature时，卷积核的数量，用户设定，默认值[8, 8, 8, 8, 8] |
| 23 | conv_filter_len_list | list，当使用char feature时，卷积核的尺寸，用户设定，默认值[1, 2, 3, 4, 5] |
| 24 | conv_dropout | 卷积层的dropout rate |
| 25 | Other parameters | ...... |
一些小工具，包括：
- train_word2vec_model.py: 利用gensim训练词向量；
trietree.py: 构建Trie树，并实现查找（待优化），可用于构建字典特征；- KeywordExtractor，trietree.py用KeywordExtractor库代替，提供更多接口；
- updating...
- numpy
- tensorflow 1.4
- pickle
- tqdm
- yaml
- 参考论文：http://www.aclweb.org/anthology/N16-1030
- 参考项目：https://github.com/koth/kcws ; https://github.com/chilynn/sequence-labeling
待更新: (1) 添加计算转移矩阵的部分； (2) 分布式训练。