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。

🔑 BERT + CRF：如何发挥协同效应？

BERT 提供了强大的上下文语境理解能力，能够通过深度双向自注意力捕捉文本中的复杂关系。而 CRF 在处理序列标注任务时具有独特优势，它能够通过全局依赖关系提高标注准确度。结合这两者，可以在保持局部特征提取的基础上，有效建模全局标签依赖，从而显著提升命名实体识别的精度。

🛠️ BERT + CRF 在 NER 中的实现：

以下是基于 PyTorch 和 transformers 库的 BERT + CRF 结合实现，用于命名实体识别任务。

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from torchcrf import CRF

# 定义BERT + CRF模型
class BERT_CRF_Model(nn.Module):
    def __init_