BERT-BILSTM-CRF的中文NER模型

BERT-BILSTM-CRF是一种常见的中文命名实体识别模型，其基本思路是将BERT预训练模型作为输入，接入双向LSTM层进行特征提取，最后使用CRF层进行实体标注。

具体来说，在BERT-BILSTM-CRF模型中，BERT模型用于将中文文本编码成上下文相关的向量序列，然后将这个向量序列输入到双向LSTM网络中，以提取更高层次、更抽象的特征表示。最后，CRF层将这些特征序列转换为标签序列，即对每个字进行命名实体的标注，从而实现中文命名实体识别。

这种模型在中文命名实体识别任务中表现良好，已经被广泛应用于实际场景中。