使用Python3.9和pytorch，写一个Bert-BiLSTM-CRF模型的命名实体识别

下面是一份实现 Bert-BiLSTM-CRF 模型的命名实体识别代码的示例：

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

class BertBiLSTMCRF(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, dropout_prob):
        super().__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, bidirectional=True, dropout=dropout_prob)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, vocab_size)
        self.crf = nn.CRF(vocab_size, batch_first=True)
        self.tag_to_ix = tag_to_ix
        self.tagset_size = len(tag_to_ix)
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask, tags):
        bert_outputs = self.bert(input_ids, attention_mask=attention_mask)
        lstm_outputs, (hidden, cell) = self.lstm(bert_outputs[0])
        lstm_outputs = self.fc(lstm_outputs)
        loss = -1 * self.crf(lstm_outputs, tags)
        return loss

在这个代码中，首先我们导入了 PyTorch 和 Transformers 库。然后我们定义了一个 `BertBiLSTMCRF` 类，它继承了 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。

接着我们在 `__init__` 函数中初始化了模型的各个部分，包括 Bert 模型、双向 LSTM 层、全连接层、条件随机场层（CRF）和一个字典，用于将标签映射到整数。

在 `forward` 函数中，我们首先对输入的句子使用 Bert 模型进行编码，然后将其输入到 LSTM 层中，最后再通过全连接层得到标签的预测结