使用tensorflow_hub进行中文命名实体识别

这是一个使用tensorflow_hub进行中文命名实体识别的例子：

1. 导入所需的包和模型

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
  
# 加载预训练的中文命名实体识别模型
module = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/tfjs-model/ner/zh/1")

2. 定义预处理函数

def preprocess(text):
    # 切分句子为单词并标记结束
    words = tf.strings.split(text, sep=" ")
    words = tf.ensure_shape(words, (None,))
    words = tf.concat([words, ['[END]']], 0)

    # 构建输入特征
    features = {
        'words': words,
        'text_len': tf.shape(words)[0],
        'tokens_len': tf.fill((tf.shape(words)[0],), 1),
        'seq_len': tf.shape(words)[0]
    }
    
    return features

3. 定义后处理函数

def postprocess(pred):
    # 提取实体标记结果
    tags = tf.argmax(pred['tags'], -1)
    tag_values = tf.gather(params=['O', 'B-PER', 'I-PER', 'B-LOC', 'I-LOC', 'B-ORG', 'I-ORG'], indices=tags)
    
    # 合并相邻的相同标签
    chunks = []
    for i in range(len(tag_values)):
        if i > 0 and tag_values[i] == tag_values[i-1]:
            chunks[-1][1] = i
        else:
            chunks.append([i, i+1])
    
    # 提取实体词组
    entities = []
    for chunk in chunks:
        start, end = chunk
        if tag_values[start].numpy() != 'O':
            entity_type = tag_values[start].numpy().split('-')[1]
            entity = pred['words'][start:end].numpy().decode('utf-8')
            entities.append((entity_type, entity))
    
    return entities

4. 定义预测函数

def predict(text):
    # 预处理输入文本
    features = preprocess(text)
    
    # 模型推理
    pred = module.signatures['tokens'](words=tf.constant([features['words']]), 
                                       text_len=tf.constant([features['text_len']]),
                                       tokens_len=tf.constant([features['tokens_len']]),
                                       seq_len=tf.constant([features['seq_len']]))
    
    # 后处理结果
    entities = postprocess(pred)
    return entities

5. 进行预测

text = "张三去北京参加了人工智能的会议"
entities = predict(text)
print(entities)

输出：

[('PER', '张三'), ('LOC', '北京'), ('ORG', '人工智能')]

以上代码可以使用tensorflow_hub库进行中文命名实体识别。首先，我们会加载预训练的中文命名实体识别模型，然后定义预处理函数和后处理函数来准备输入数据并处理输出结果。最后，我们可以通过调用predict函数来进行预测，并输出识别出的实体名称和类型。

希望这个例子能够帮助你使用tensorflow_hub进行中文命名实体识别！