使用bilstm-crf模型进行汉语分词，发现loss值很高，梯度下降极其缓慢

训练过程中出现高的loss值和缓慢的梯度下降可能是由于以下原因导致的：

1. 数据集不够大或不够丰富。如果你的数据集太小，模型就不会学习到足够的特征，导致过拟合或欠拟合。你可以尝试增加数据量或使用数据增强的方法。

2. 神经网络的结构不够复杂或不够合理。你可以尝试增加隐藏层的数量或调整神经元的数量等参数。另外，你可以尝试使用其他的神经网络结构，比如Transformer等。

3. 学习率设置不合适。学习率过大会导致模型不稳定，而学习率过小会导致训练缓慢。你可以尝试使用学习率衰减的方法或使用自适应学习率的优化器。

4. 模型初始化不合适。你可以尝试使用其他的初始化方法，比如Xavier或He等。

5. 代码实现存在问题。你可以仔细检查代码中的错误，比如是否正确地定义了损失函数、是否正确地计算梯度等。

最后，你可以尝试使用预训练模型或使用其他的分词算法进行对比实验，以确定问题出在哪里。