BERT+CRF模型结构由两部分组成:BERT模型和CRF层。首先,通过将输入序列映射为BERT模型的词向量表示,得到句子的语义信息。然后,将BERT模型的输出作为特征输入到CRF层中,建立标签之间的依赖关系。最后,通过CRF模型进行标签预测,得到最终的序列标注结果。 4. BERT+CRF模型的训练: BERT+CRF模型的训练包括两个步骤:预训练和...
你提到的BERT + BiLSTM + CRF这个结构确实是目前在命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）任务...
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