基于tensorflow深度学习的中文命名实体识别

# -*- coding: utf-8 -*-
import tensorflow as tf

tf.app.flags.DEFINE_string（“src_file“ ‘resource/source.txt‘ “Training data.“）
tf.app.flags.DEFINE_string（“tgt_file“ ‘resource/target.txt‘ “labels.“）
# 希望做命名识别的数据
tf.app.flags.DEFINE_string（“pred_file“ ‘resource/predict.txt‘ “test data.“）
tf.app.flags.DEFINE_string（“src_vocab_file“ ‘resource/source_vocab.txt‘ “source vocabulary.“）
tf.app.flags.DEFINE_string（“tgt_vocab_file“ ‘resource/target_vocab.txt‘ “targets.“）
tf.app.flags.DEFINE_string（“word_embedding_file“ ‘/Users/mac/Desktop/wiki.zh/wiki.zh.vec‘ “extra word embeddings.“）
tf.app.flags.DEFINE_string（“model_path“ ‘resource/model/‘ “model save path“）
# 这里默认词向量的维度是300 如果自行训练的词向量维度不是300则需要该这里的值。
tf.app.flags.DEFINE_integer（“embeddings_size“ 300 “Size of word embedding.“）
tf.app.flags.DEFINE_integer（“max_sequence“ 100 “max sequence length.“）

tf.app.flags.DEFINE_integer（“batch_size“ 128 “batch size.“）
tf.app.flags.DEFINE_integer（“epoch“ 10000 “epoch.“）
tf.app.flags.DEFINE_float（“dropout“ 0.6 “drop out“）

tf.app.flags.DEFINE_string（“action“ ‘predict‘ “train | predict“）
FLAGS = tf.app.flags.FLAGS

 属性            大小     日期    时间   名称
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     目录           0  2018-03-11 13:03  NER-master\
     文件           0  2018-03-11 13:03  NER-master\.gitignore
     文件        2048  2018-03-11 13:03  NER-master\README.md
     文件           0  2018-03-11 13:03  NER-master\__init__.py
     文件        1224  2018-03-11 13:03  NER-master\config.py
     文件        1308  2018-03-11 13:03  NER-master\config.pyc
     目录           0  2018-03-11 13:03  NER-master\resource\
     文件         822  2018-03-11 13:03  NER-master\resource\predict.txt
     文件      729543  2018-03-11 13:03  NER-master\resource\source.txt
     文件      318315  2018-03-11 13:03  NER-master\resource\target.txt
     文件        6869  2018-03-11 13:03  NER-master\rnn.py
     文件       12526  2018-03-11 13:03  NER-master\utils.py
     文件       11220  2018-03-11 13:03  NER-master\utils.pyc