batch-support LatticeLSTM

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+# 支持批并行的LatticeLSTM
++ 原论文：https://arxiv.org/abs/1805.02023
++ 在batch=10时，计算速度已明显超过[原版代码](https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM)。
++ 在main.py中添加三个embedding的文件路径以及对应数据集的路径即可运行
+
+## 运行环境：
++ python >= 3.7.3
++ fastNLP >= dev.0.5.0
++ pytorch >= 1.1.0
++ numpy >= 1.16.4
++ fitlog >= 0.2.0
+## 支持的数据集：
++ Resume，可以从[这里](https://github.com/jiesutd/LatticeLSTM)下载
++ Ontonote
++ [Weibo](https://github.com/hltcoe/golden-horse)
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+未包含的数据集可以通过提供增加类似 load_data.py 中 load_ontonotes4ner 这个输出格式的函数来增加对其的支持
+## 性能：
+|数据集| 目前达到的F1分数(test)|原文中的F1分数(test)|
+|:----:|:----:|:----:|
+|Weibo|62.73|58.79|
+|Resume|95.18|94.46|
+|Ontonote|73.62|73.88|
+
+备注：Weibo数据集我用的是V2版本，也就是更新过的版本，根据杨杰博士Github上LatticeLSTM仓库里的某个issue，应该是一致的。
+
+## 如有任何疑问请联系：
++ lixiaonan_xdu@outlook.com