bert-bilstm-attention代码，基于Keras

下面是一个基于Keras的BERT-BiLSTM-Attention代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional, TimeDistributed, Masking, \
    Concatenate, Attention
from transformers import TFBertModel

# 定义模型输入
input_ids = Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name='input_ids')
attention_mask = Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name='attention_mask')

# 载入预训练的BERT
bert_model = TFBertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# BERT编码层
output = bert_model(input_ids, attention_mask=attention_mask)[0]

# BiLSTM层
output = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(output)

# Attention层
attention = Attention()([output, output])

# 将BiLSTM和Attention的输出连接起来
output = Concatenate()([output, attention])

# Dropout层
output = Dropout(0.5)(output)

# 全连接层
output = TimeDistributed(Dense(num_tags, activation='softmax'))(output)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_ids, attention_mask], outputs=output)

# 编译模型
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr=2e-5)
loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
metric = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy('accuracy')
model.compile(optimizer=optimizer, loss=loss, metrics=[metric])

其中，`max_seq_length`是输入序列的最大长度，`num_tags`是标签的数量。我们使用了`transformers`库来载入预训练的BERT模型，使用了Keras的层来构建BiLSTM和Attention层，最后使用Keras的`Model`类定义整个模型。在编译模型时，我们使用了Adam优化器、交叉熵损失和稀疏分类精度作为评估指标。