bert-biLSTM

BERT-BiLSTM 是一种常见的深度学习模型，它结合了 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和 BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）两个模型的优势。

BERT 是一种基于 Transformer 架构的预训练模型，通过在大规模无标签文本上进行预训练，可以学习到丰富的语言表示。BiLSTM 是一种循环神经网络模型，可以捕捉句子中的上下文信息。

在 BERT-BiLSTM 模型中，首先使用 BERT 对输入文本进行编码，得到每个词的上下文表示。然后，这些上下文表示会被输入到 BiLSTM 中，BiLSTM 会根据上下文信息进行序列建模。最后，可以使用 BiLSTM 输出的特征向量进行下游任务，比如文本分类、命名实体识别等。

通过结合 BERT 的预训练能力和 BiLSTM 的序列建模能力，BERT-BiLSTM 能够更好地捕捉文本中的语义信息和上下文关系，从而提升了很多自然语言处理任务的性能。