实体识别和关系抽取的联合模型multihead_joint_entity_relation_extraction增加虚拟对抗训练VAT virtual adversarial training

实体识别和关系抽取的联合模型multihead_joint_entity_relation_extraction项目增加VAT

github代码地址：https://github.com/bekou/multihead_joint_entity_relation_extraction
原有项目中只有对抗训练的代码，但是对抗训练的效果还是没用虚拟对抗训练的效果更好，研究了几天的算法，终于加上了虚拟对抗训练的代码，有问题可以留言讨论。

###########################虚拟对抗训练###########################
# 虚拟对抗训练  ner_score_logits, relations_probas
# 为了产生对抗性扰动，从随机扰动开始r并使其成为单位范数。
r_ner = tf.random_normal(shape=tf.shape(ner_score_logits))
r_ner = self.make_unit_norm(r_ner)  # r/||r|| * epsilon     epsilon=0.001
r_rel = tf.random_normal(shape=tf.shape(relations_probas))
r_rel = self.make_unit_norm(r_rel)  # r/||r|| * epsilon     epsilon=0.001
embeddings_input_r = embeddings_input + r_ner + r_rel
_, _, _, _, _, ner_score_logits_r, relations_probas_r = self.computeLoss(embeddings_input_r,
                                                           dropout_embedding_keep,
                                                           dropout_lstm_keep,
                                                           dropout_lstm_output_keep, seqlen