Hanlp训练模型代码

Hanlp是一款基于Python的自然语言处理工具包，其中包含了许多预训练好的模型，同时也支持用户自己训练模型。下面是一个简单的示例，演示如何使用Hanlp训练命名实体识别模型。

首先，需要准备好训练数据。假设我们的训练数据存储在文件`train.txt`中，每行包含一个句子及其对应的命名实体标注，例如：

华为是一家伟大的公司	B-ORG O O O O O
小明在上海工作	B-PER O O B-LOC O

其中，`B-ORG`表示一个实体的开始，`I-ORG`表示实体的中间部分，`O`表示非实体。在本示例中，我们只考虑三种实体类型：人名（`PER`）、地名（`LOC`）和组织机构名（`ORG`）。

接下来，使用Hanlp提供的工具类来读取训练数据，并将其转换为模型需要的格式：

from hanlp.datasets.ner.conll03 import CONLL03EnglishDataset
from hanlp.pretrained.word2vec import CONLL03_ENGLISH_GLOVE_6B_100D

trainset = CONLL03EnglishDataset()
trainset.load('train.txt')

# 加载预训练的词向量，用于提取句子中的词特征
word2vec = CONLL03_ENGLISH_GLOVE_6B_100D

接下来，定义模型的结构和训练参数：

from hanlp.components.ner import TransformerNamedEntityRecognizer

model = TransformerNamedEntityRecognizer(word2vec,
                                         max_seq_length=128,
                                         num_labels=3,
                                         hidden_size=128,
                                         num_hidden_layers=2,
                                         num_attention_heads=2,
                                         intermediate_size=512,
                                         batch_size=32,
                                         lr=5e-5,
                                         num_train_epochs=5)

其中，`max_seq_length`表示输入句子的最大长度，`num_labels`表示命名实体的类别数，`hidden_size`表示Transformer模型中隐藏层的大小，`num_hidden_layers`表示隐藏层的数量，`num_attention_heads`表示注意力头的数量，`intermediate_size`表示Transformer中间层的大小，`batch_size`表示每个batch中的样本数量，`lr`表示学习率，`num_train_epochs`表示训练的轮数。

最后，开始训练模型：

model.fit(trainset, save_dir='model', pretrained_embeddings_trainable=True)

其中，`save_dir`表示训练好的模型将会保存在哪个文件夹中，`pretrained_embeddings_trainable`表示是否训练预训练的词向量。

训练完成后，我们就可以使用训练好的模型来进行命名实体识别了：

text = '小明在上海工作'
model.predict(text)

上述代码将输出：

``