使用bilstm训练词向量并将模型保存至本地进行词向量输出

使用 Bi-LSTM 训练词向量并将模型保存至本地进行词向量输出的大致步骤如下：

1. 加载语料数据，将其转化为输入格式。
2. 建立一个 Bi-LSTM 模型，在训练过程中学习词向量。
3. 训练模型。
4. 保存训练好的模型至本地。
5. 使用模型进行词向量输出。

具体代码实现取决于使用的框架。

有需要可以提供语料，可以提供完整代码描述

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读取已保存的word2vec+bilstm+crf抽取实体关系模型，输出预测结果代码

下面是一个示例代码，用于加载已保存的word2vec+bilstm+crf实体关系抽取模型，并对新的文本进行预测：

import gensim
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import load_model

# 加载预训练的word2vec模型
w2v_model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format('path/to/word2vec/model')

# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('path/to/test/data')

# 将文本转换为词向量序列
X_test = []
for sentence in test_data['text']:
    words = sentence.split()
    word_vectors = []
    for word in words:
        if word in w2v_model:
            word_vectors.append(w2v_model[word])
        else:
            word_vectors.append(np.zeros(w2v_model.vector_size))
    X_test.append(word_vectors)

# 对词向量序列进行填充，使其长度相同
X_test = pad_sequences(X_test, padding='post', maxlen=100)

# 加载模型
model = load_model('path/to/saved/model', custom_objects={'CRF':CRF})

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果转换为标签
y_pred_labels = []
for i in range(len(y_pred)):
    pred_labels = []
    for j in range(len(y_pred[i])):
        pred_labels.append(np.argmax(y_pred[i][j]))
    y_pred_labels.append(pred_labels)

# 输出预测结果
for i in range(len(test_data)):
    print(test_data['text'][i])
    print('Predicted labels:', y_pred_labels[i])

需要注意的是，该代码中使用了Keras的load_model函数来加载已保存的模型文件，同时需要传递CRF类的自定义对象，以便正确加载CRF层。此外，还需要根据实际情况进行调整，比如调整模型文件路径、文本转换方式等。