本博文介绍用Google pre-training的bert（Bidirectional Encoder Representational from Transformers）做中文NER（Name Entity Recognition）
第一步： git clone https://github.com/google-research/bert.git ，存放在 bert文件中
第二步： 下载BERT-Base Chinese模型， 存放在checkpoint文件中
相关文件结构如下：
BERT
|____ bert
|____NERdata
|____ BERT_NER.py
|____ checkpoint
|____ output第三步：
run：
python BERT_NER.py \ --task_name="NER" \ --do_train=True \ --do_eval=True \ --do_predict=True --data_dir=NERdata \ --vocab_file=checkpoint/vocab.txt \ --bert_config_file=checkpoint/bert_config.json \ --init_checkpoint=checkpoint/bert_model.ckpt \ --max_seq_length=128 \ --train_batch_size=32 \ --learning_rate=2e-5 \ --num_train_epochs=3.0 \ --output_dir=./output/result_dir/
预测结果存放在result_dir目录中
以上所有参数都是基于bert官方默认参数
参考：
