bert softmax 命名实体识别

BERT 和 softmax 都是自然语言处理中常用的技术，其中 BERT 是一种预训练语言模型，softmax 是一种分类器。在命名实体识别任务中，可以使用 BERT 来提取文本特征，然后使用 softmax 进行分类，从而实现命名实体识别。

具体来说，可以将输入的文本序列输入到 BERT 中，得到每个位置的隐藏状态。然后，可以将这些隐藏状态作为特征输入到 softmax 中，进行分类。在命名实体识别任务中，通常将每个位置的标签设为“B”、“I”或“O”，分别表示该位置是一个实体的开始、实体的中间或者不是实体。

需要注意的是，BERT 和 softmax 都需要进行训练才能得到好的效果。在训练时，可以使用已标注的数据集来进行监督学习，通过最小化损失函数来优化模型参数。