综合两组模型对，将crf学习率扩大100倍能很明显的提升模型性能，并且bert-crf-0.001模型性能是最好的，甚至略微好于bert-bi-lstm-crf-0.001，这充分验证了crf所需要的的学习率要比bert大，设置更大的学习率能够为模型带来性能提升。

2022年4月22日 · 该项目巧妙地结合了三种强大的技术：bert、双向长短时记忆网络（bilstm）和条件随机场（crf），以实现更准确的序列标注任务，如命名实体识别（ner）、情感分析等。

2025年1月21日 · 这篇文章将继续以中文语料为主，介绍融合Bert的实体识别研究，使用bert4keras和kears包来构建Bert+BiLSTM-CRF模型。然而，该代码最终结果有些问题，目前还在解决中，但现阶段方法先作为在线笔记分享出来。

2025年1月3日 · 使用bert-bilstm-crf进行中文命名实体识别。 突出一个词： 方便 。 数据和模型下载地址： https://cowtransfer.com/s/3a155b702dfa42 点击链接查看 [ BERT-BILSTM-CRF ] ，或访问奶牛快传 cowtransfer.com 输入传输口令 hmpdf8 查看；

本文通过对比不同模型（bilstm、crf、bert+bilstm+crf）在命名实体识别任务中的表现，发现预训练词向量和crf层对于提升ner准确率至关重要。 加入CRF后，实体级准确率显著提高，尤其是在Bert+BiLSTM+CRF模型中，尽管大模型内存占用大，但在实际应用中需权衡效果与规模。

2021年4月29日 · 这里我对比了用bert的输入token embedding训练的bilstm-crf和finetune bert+bilstm-crf的效果。 可以看到bert在entity级别的F1提升是惊人的，当然这个提升对于大样本的标注数据可能不会这么明显。

各位小伙伴们大家好~ 趁着假期摸鱼时间分享一个上学期做的NLP小项目-中文医疗实体识别。本篇文章不涉及原理和数学公式的解释，仅分享一下实践流程及部分实现源码，完整源码请参考我的 GitHub 链接： GitHub - Xavi…

1.关于bert做ner要不要加crf层？ 2.BERT-CRF与BERT+BiLSTM+CRF相比，谁效果好？ 关于BERT做NER，最简单的方式就是序列标注方法，以BERT得到token的embedding，后接softmax直接输出预测token的标签。

Tensorflow solution of NER task Using BiLSTM-CRF model with Google BERT Fine-tuning And private Server services

【简介】使用谷歌的BERT模型在BiLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的pytorch代码