BiLSTM+CRF模型架构图

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域中的一个重要方向，旨在让计算机理解、分析和生成自然语言。在NLP中，命名实体识别（NER）是其中一个基础且重要的任务，它的目标是从文本中识别出具有特定意义的实体。在实际应用中，基于BiLSTM（双向长短期记忆网络）和CRF（条件随机场）的方法常被用于提高命名实体识别的性能。自然语言处理——基于BiLSTM和CRF的文本关键词抽取技术（命名实体识别），模型中每层的含义（自下而上看）。