基于标记策略的联合抽取
1.NYT，KBP，Webnlg数据集， 2.采用预训练的模型需要下载相应的参数w2v(),和bert() 3.使用nltk需要下载()
python=2.7
tensorflow>=1.14
keras=2.3.1
nltk=3.4
source run.sh #运行环境已被命名为py27
-input=./data/KBP_old/ \原始数据
-output=./result/KBP_old/ \模型输出
-e=./data/KBP_old/e2edata_word.pkl \对处理好的数据命名
-modelname=Zheng \可选【Zheng,Ijcnn】,采用模型为Zheng, et al. 2017 还是Song et al 2019
-emb=word \采用bert词嵌入还是word2vec
-embtrainable=1 \是否固定词嵌入参数
-batch=64
-epoch=50