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Bert： 接收原始的数据，文本数据向量化，为输入序列中的每个词（或子词）生成富含上下文信息的深度语义表示向量； BiLSTM ：接收Bert层输出的每个 token 的上下文向量序列，通过前向LSTM和后向LSTM，进一步捕捉当前位置词左边和右边的上下文信息，输出一个新的融合了双向上下文信息的特征向量； CRF：基于每个词的特征（BiLSTM层的输出）做决策，同时考虑整个标签序列的联合概率，显式地学习标签之间的转移规则。CRF层学习一个转移分数的矩阵，其中每个元素 T[i, j] 表示从标签 i 转移到标签 j 的概率，在预测时使用Viterbi算法找到整个序列上得分最高的标签路径，而不是贪心地为每个词选择局部最优标签。 注：模型的详细介绍可自行到网上查询，建议掌握模型的原理。

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