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

很高兴为您回答这个问题。

假设您已经拥有了训练数据和语料库，并且已经安装了相关的Python包，如Tensorflow，Keras等。那么可以这样写一个Bert-BiLSTM-CRF模型：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import keras
from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense, Bidirectional, TimeDistributed, CRF
from keras.models import Model

# 定义输入
inputs = Input(shape=(max_len,))

# 预训练的BERT层
bert_layer = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/tensorflow/bert_en_uncased_L-12_H-768_A-12/1", trainable=True)
bert_output = bert_layer(inputs)

# Bi-LSTM层
lstm = Bidirectional(LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True))(bert_output)

# 全连接层
output = TimeDistributed(Dense(num_labels, activation="softmax"))(lstm)

# CRF层
crf = CRF(num_labels)  # CRF层的标签数量与全连接层一致
output = crf(output)  # 将CRF层与模型的输出相连

# 模型定义
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
model.compile(optimizer="adam", loss=crf.loss_function, metrics=[crf.accuracy])

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

请注意，代码中的许多变量（如`max_len`，`hidden_units`，`num_labels`等）需要您自行定义和设置。此代码仅作为参考，您可以根据您的需求进行调整和修改。