File "E:\pycharm-workspace\BERT\BERT-BiLSTM-CRF-NER-master\bert_base\bert\optimization.py", line 83, in create_optimizer zip(grads, tvars), global_step=global_step) TypeError: apply_gradients() got an unexpected keyword argument 'global_step'

根据你提供的错误信息，在调用 `apply_gradients()` 函数时出现了一个意外的关键字参数 `global_step`。

这个问题可能是由于你使用的 TensorFlow 版本与 transformers 库中的优化器不兼容导致的。

在较新的 TensorFlow 版本中，`apply_gradients()` 函数没有 `global_step` 这个关键字参数。然而，旧版本的 transformers 库可能仍然依赖于这个参数。

为了解决这个问题，你可以尝试以下两种方法之一：

1. 更新 transformers 库：确保你正在使用最新版本的 transformers 库，其中已经更新了优化器的实现，以适应最新的 TensorFlow API。运行以下命令更新 transformers 库：

   pip install --upgrade transformers

2. 修改优化器代码：如果你无法更新 transformers 库或者仍然遇到问题，你可以尝试修改优化器代码，删除 `apply_gradients()` 函数中的 `global_step` 参数。

在文件 `optimization.py` 中找到 `create_optimizer` 函数，在以下代码行前添加一个注释（#）以删除 `global_step` 参数：

   # global_step=global_step

修改后的代码应如下所示：

   optimizer = tf.compat.v1.train.AdamOptimizer(
       learning_rate=learning_rate,
       epsilon=epsilon
   )

   train_op = optimizer.apply_gradients(
       zip(grads, tvars)
       # global_step=global_step
   )

请注意，修改优化器代码可能会影响到其他部分的功能，因此请谨慎操作并进行充分的测试。

如果问题仍然存在或者你有其他相关问题，请随时提问。