写一个bert-bilstm-crf算例

好的，下面是一个简单的BERT-BiLSTM-CRF代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

然后，我们定义一个BERT-BiLSTM-CRF类：

class BertBiLstmCrf(nn.Module):
    def __init__(self, num_tags):
        super(BertBiLstmCrf, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=768, hidden_size=256, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(512, num_tags)
        self.crf = CRF(num_tags, batch_first=True)
    
    def forward(self, input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=None, labels=None):
        outputs = self.bert(input_ids, token_type_ids, attention_mask)
        sequence_output = outputs[0]
        sequence_output = self.dropout(sequence_output)
        lstm_output, _ = self.lstm(sequence_output)
        logits = self.fc(lstm_output)
        
        if labels is not None:
            loss = -self.crf(logits, labels, mask=attention_mask.byte(), reduction='mean')
            return loss
        
        else:
            scores = self.crf.decode(logits, mask=attention_mask.byte())
            return scores

在这个类中，我们首先使用BERT模型从Hugging Face Transformers库中导入预训练模型bert-base-chinese。然后，我们添加了一个dropout层和一个双向LSTM层。最后，我们使用一个线性分类层来预测每个标签的概率，并使用CRF层来解码序列标签。在forward()函数中，我们传递输入到BERT模型中，获取特征序列，然后将其传递给LSTM层。

如果传递了标签，则我们使用CRF层计算损失。否则，我们使用CRF层对序列标签进行解码，并返回预测的标签序列。

请注意，上面的代码示例省略了一些必要的库和变量定义。您需要使用您的特定库和数据集来适应代码。

希望这个简单的示例能够帮助您开始使用BERT-BiLSTM-CRF模型！