train_cws.py 训练 输入特征：字的 word2vec向量表示
train_pos.py 训练 输入特征是：词的 word2vec向量表示，文档写的最大50个词，向量的1-50是词的word2vec表示，不够的用0填充；字的word2vec向量表示，每个词最大5个词，超过5个字的用最后一个字代替第五个字，就是一个50X5的向量；词性标注结果个词的向量长度一致50，所以训练语料是长度为350的向量，1-50是词，51-300是字，301-350是预测结果。
想写一个train NE 的代码模仿train_pos.py: 1-50词，51-300字，301-350词性，NE表示和字序列类似每个最大长度15，就是15X50，351-1100是预测结果，但是改代码失败了
能不能一个train.py, 准备好训练语料之后，自定义特征以及对应的特征长度，还有定义输出
对Python不熟悉，想用这个训练model之后C++直接调用，求大神指教。