预训练模型BERT+CRF

BERT-CRF是一种结合了预训练模型BERT和条件随机场（CRF）的序列标注模型。BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练模型，用于自然语言处理任务。CRF是一种概率图模型，常用于序列标注任务，如命名实体识别和词性标注。

在BERT-CRF模型中，首先使用BERT进行预训练，学习上下文相关的词向量表示。然后，在特定的序列标注任务上，将BERT的输出作为特征输入到CRF模型中进行标签预测。CRF模型考虑了当前标签与前后标签之间的关系，通过全局优化算法（如维特比算法）来得到最优的标签序列。

BERT-CRF模型通过结合BERT的上下文理解能力和CRF的序列建模能力，能够更好地处理序列标注任务。它已经在多个NLP任务上取得了较好的性能，如命名实体识别、词性标注和句法分析等。