BERT-BiLSTM-CRF关键词抽取

BERT-BiLSTM-CRF关键词抽取是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它结合了BERT预训练模型、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）来识别文本中的关键词。首先，BERT模型用于理解文本的上下文含义，然后通过BiLSTM网络捕捉文本中的长距离依赖关系，最后利用CRF层进行序列标注，输出每个词的标签，从而确定关键词。这种方法在多个NLP任务中表现出色，如命名实体识别、情感分析等。