Bert-BiLSTM-CRF模型结构图

Bert-BiLSTM-CRF模型是一个先进的自然语言处理架构，以谷歌开发的BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）为基础，其核心在于吸收和应用大规模语料库上的双向语言表示。此模型进一步将BERT的输出经由双向长短期记忆网络（BiLSTM），扩展上下文信息处理的能力，并采取条件随机场（CRF）作为最终的层，以提高序列数据的标注性能。 该架构能够精确捕捉语义和上下文关系，特别适用于命名实体识别（NER）和词性标注（POS）等序列标注任务。其强项在于能够理解词汇间复杂的相互依赖关系，同时，BiLSTM-CRF组合可以对输入序列产生更深层的序列建模与优化。图示描绘了BERT为特征提取基础，将语义信息传递给层级递增的BiLSTM层，最终由CRF层作出预测的过程，展现了模型在处理语言标注任务中的逻辑与流程。