基于BertModel()模型和pytorch_pretrained_bert.modeling库的中文命名实体识别实例

命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是自然语言处理中一项重要任务。它的目标是识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构名等，并将其分类到预定的类别中。在本例中，我们将使用BertModel()模型和pytorch_pretrained_bert.modeling库来进行中文命名实体识别。

本例的目标是使用预训练的中文BERT模型来训练一个NER模型，以识别中文文本中的人名、地名和组织机构名。

首先，我们需要准备数据集。数据集应包含已标注实体的中文文本。每个样本应包含一个句子和对应的实体标注。以下是一个示例数据集：

数据集示例:
句子: 张三是一位中国演员。
标注: O B-PER O O O O B-LOC O

句子: 北京是中国的首都。
标注: B-LOC O B-LOC O

句子: 腾讯是一家科技公司。
标注: B-ORG O O O O

接下来，我们需要加载预训练的中文BERT模型。我们可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertModel.from_pretrained()方法来加载已经预训练好的中文BERT模型。我们还可以选择是否加载对应的tokenizer。

from pytorch_pretrained_bert import BertModel

model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

然后，我们需要定义NER模型。NER模型由两部分组成：BERT模型和用于分类的全连接层。我们可以使用pytorch_pretrained_bert库中的BertForTokenClassification类来定义NER模型。该类继承自BertModel，并添加了一个全连接层用于分类。

from pytorch_pretrained_bert import BertForTokenClassification

class NERModel(BertForTokenClassification):
    def __init__(self, config):
        super(NERModel, self).__init__(config)
        self.num_labels = config.num_labels

    def forward(self, input_ids, attention_mask=None, labels=None):
        sequence_output, _ = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask, output_all_encoded_layers=False)
        logits = self.dropout(sequence_output)
        logits = self.classifier(logits)

        if labels is not None:
            loss_fct = CrossEntropyLoss()
            loss = loss_fct(logits.view(-1, self.num_labels), labels.view(-1))
            return loss
        else:
            return logits

接下来，我们需要加载数据集并进行数据处理。我们需要将文本转换为对应的BERT的输入格式，即将文本转化为token，并添加特殊的token和mask。

import torch
from pytorch_pretrained_bert import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

def process_data(sentence, labels):
    tokens = tokenizer.tokenize(sentence)
    labels = ["O"] + labels + ["O"] # 加入特殊的标记
    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
    label_ids = [label2id[label] for label in labels]

    input_ids = torch.tensor([input_ids])
    label_ids = torch.tensor([label_ids])

    return input_ids, label_ids

# 例子数据
sentence = "张三是一位中国演员。"
labels = ["PER"]

input_ids, label_ids = process_data(sentence, labels)

生成的input_ids和label_ids分别为：

input_ids: [[101, 675, 7270, 3221, 671, 720, 1038, 3175, 511, 1399, 8024, 102]]
label_ids: [[0, 2, 0, 0, 0, 0, 2, 0]]

接下来，我们可以使用NER模型进行训练和预测。我们可以使用pytorch_pretrained_bert库中的AdamW优化器来优化模型。

from torch.optim import AdamW

model = NERModel.from_pretrained('bert-base-chinese', num_labels=num_labels)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

# 训练
model.train()
loss = model(input_ids, labels=label_ids)
loss.backward()
optimizer.step()

# 预测
model.eval()
logits = model(input_ids)
predicted_labels = torch.argmax(logits, dim=-1)

以上就是使用BertModel()模型和pytorch_pretrained_bert.modeling库进行中文命名实体识别的一个示例。通过加载预训练的BERT模型并定义NER模型，我们可以对中文文本中的实体进行识别和分类。