可能会绕过RNN了

最近看了一些关于nlp技术路线的文章，自从2018年bert之后，nlp的重点似乎已经从rnn转移到transformer。

在之前已经学习了lstm和gru，看了一下之后几天的学习安排，主要是基于crf的依存分析和命名实体辨别。我会尽量使用hanlp（这个库已经能够较好完成以上的需求）。

因为Allenlp是基于pytorch，有可能还要看pytorch。进一步还会仔细拆一下transformer，越过底层机制，尽可能调用库来实现一些项目。