text: """
  配置文件
  """
  
  bert_model = './bert-base-chinese/' # bert预训练模型存储路径
  batch_size = 32    # 批大小
  bert_lr = 1e-4   # bert部分学习率大小
  lr = 1e-2   # 非bert部分学习率大小
  n_epochs = 20   # 训练轮次
  use_lstm = True # 是否在bert后接BILSTM
  lstm_hidden_size = 256 # LSTM隐藏层节点数
  max_len = 256  # 句子最大长度
  output_dir = 'checkpoints/' # 输出模型文件、日志文件的目录
  train_file = 'data/example.train'  # 训练文件路径
  dev_file = 'data/example.dev'  # 验证文件路径
  test_file = 'data/example.test'    # 测试文件路径
  use_cuda = False # 是否使用CUDA加速
  output_loss_freq = 50 # 每隔多少个step输出loss信息
  early_stop = 3 # 早停，若验证集F1多次未提升则提前停止训练
  dropout = 0
  
  if use_cuda:
      device = 'cuda'
  else:
      device = 'cpu'
  