预训练模型bert+crf

BERT-CRF是将BERT预训练模型和CRF条件随机场结合起来用于命名实体识别任务的模型。BERT在处理自然语言时表现出色，而CRF则可以更好地处理序列标注问题，如命名实体识别。

在BERT-CRF模型中，BERT用于提取输入文本的特征，而CRF则用于对特征进行标注。具体来说，在BERT-CRF模型中，BERT首先提取输入文本的特征向量，然后将这些特征向量作为CRF的输入，在CRF层中对这些特征向量进行标注。最终输出标注结果，即命名实体识别结果。