在开发基于BERT模型的医药问答系统时，如何编写代码实现意图识别功能？请结合BERT_CRF模型提供一个示例。

在构建一个基于BERT模型的医药问答系统时，意图识别是关键步骤之一，它负责理解用户提出的问题的意图，并据此从知识图谱中检索出准确的答案。BERT_CRF模型结合了BERT的预训练能力和条件随机场（CRF）的序列标注优势，是实现意图识别的有效工具。

参考资源链接：[Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解](https://wenku.csdn.net/doc/6f3sytu55c?spm=1055.2569.3001.10343)

为了更具体地解决这个问题，你可以参考《Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解》。这份资料详细介绍了如何使用BERT_CRF模型进行意图识别，并包含了完整的源代码和运行示例。在此基础上，我将提供一个简化版的Python代码示例，用于演示意图识别的实现过程：

from transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification
from transformers import CRF

# 加载预训练的BERT模型和词表
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForTokenClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
crf = CRF(num_tags, batch_first=True)

# 假设我们已经训练了一个BERT_CRF模型，并加载了模型参数

# 准备输入文本
text = 

参考资源链接：[Python+BERT医药问答系统开发及源代码教程全解](https://wenku.csdn.net/doc/6f3sytu55c?spm=1055.2569.3001.10343)