bert-bilstm-crf是什么时候由谁提出的

BERT-BiLSTM-CRF是一种结合了BERT预训练模型、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）的序列标注模型，用于进行命名实体识别（NER）任务。该模型的提出者并不唯一，因为这种模型是在BERT-CRF的基础上进行改进的，所以有很多团队和研究人员都提出了类似的模型。

其中，2019年6月，清华大学自然语言处理实验室的研究者提出了一种基于BERT的中文命名实体识别模型BiLSTM-CRF，该模型在多个中文数据集上取得了SOTA的成绩。随后，同年10月，南京大学计算机科学与技术系的研究者提出了一种结合了BERT和BiLSTM-CRF的命名实体识别模型，即BERT-BiLSTM-CRF，该模型在多个中英文数据集上都取得了优秀的效果。

相关问题

BERT-BiLSTM-CRF模型原理详解

BERT-BiLSTM-CRF模型是一个基于深度学习的序列标注模型，它结合了BERT预训练模型、BiLSTM和CRF三种模型的优点。下面我们来详细介绍一下这三种模型的原理。

1. BERT预训练模型

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由Google于2018年提出的一种预训练语言模型。它是一种基于Transformer架构的双向编码器，通过预训练可以将大量的自然语言文本转换为向量表示，可以应用于下游任务，如文本分类、命名实体识别等。

BERT的核心思想是使用无监督的方式进行预训练，训练目标是通过双向语言模型预测一个句子中某个词的上下文。这种方法可以让BERT学习到句子中词与词之间的上下文关系，从而更好地理解句子的语义。

2. BiLSTM模型

BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络，它可以处理序列数据，并且可以捕捉长期依赖关系。BiLSTM通过正向和反向两个方向进行训练，从而可以更好地理解序列中每个时刻的信息。

BiLSTM的核心思想是使用两个LSTM网络，一个正向LSTM和一个反向LSTM，分别处理正向和反向的输入序列，最后将两个LSTM的输出拼接起来作为最终的输出。这样可以使模型更好地理解序列中每个时刻的信息，从而更好地进行序列标注任务。

3. CRF模型

CRF（Conditional Random Field）是一种判别式模型，它可以用于序列标注任务。CRF的核心思想是建立一个联合概率分布模型，考虑到序列中每个位置的标记和其上下文之间的关系，从而更好地进行标注。

在序列标注任务中，CRF可以用于解决标记之间的依赖关系问题，例如，一个序列中的标记A出现的概率会受到前面标记B和后面标记C的影响。CRF模型可以通过学习这种依赖关系，从而更好地进行序列标注任务。

综上所述，BERT-BiLSTM-CRF模型的核心思想是将BERT预训练模型用于序列标注任务中，通过BiLSTM模型进行序列建模，最后使用CRF模型进行标注。这种方法可以使模型更好地理解序列中每个时刻的信息，并且考虑到标记之间的依赖关系，从而在序列标注任务中取得更好的效果。