NLP 进阶：BERT + CRF 用于命名实体识别（NER）

引言：

命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一项关键任务，它帮助我们从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构等。在许多 NER 任务中，结合 BERT 和 CRF（条件随机场） 提供了强大的性能提升。今天，我们将深入探讨如何将 BERT 与 CRF 结合，打造一个高效、精准的命名实体识别模型。

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