tokenizer可以用bert和bilstm吗的简单介绍

quotquotquot NLP命名体识别bilstm+crf 1准备数据origin_handle_entities 读取源数据文件，把人名，地名，机构名合并起来 2读取处理后的数据origin_handle_mark 把预处理后的的文本标注成BMO的格式。

1997年bilstm的产品介绍显示，bilstm是1997年发布的LSTM的全称是Long ShortTerm Memory，是RNNRecurrent Neural Network的一种LSTM由于其设计的特点，非常适合用于对时序数据的建模，如文本数据。

作用用外在条件相比对比突出了作者的认真求学精神不在乎别的祝你好运一生一世点击好评，谢谢您16 基于BiLSTM模型，使用了SNLI数据集进行训练，包含57万个句子对，有三个类别标签entailment蕴含，contradiction。

biLSTM即双向LSTM，它是由两个单独的两个lstm组合合成，为了更直观的理解，我画了下面的图 组合起来就是下面的图 注意上图只是一层的bilstm，如果是多层的bilstm，则是两个不同方向的多层lstm按照上图拼接在一起 最终的。

我们使用“ SoftMasked BERT”的方法是通用的，并且可以用于其他语言检测校正问题在两个数据集上的实验结果表明，我们提出的方法的性能明显优于baseline，包括仅基于BERT的baseline 拼写错误纠正是一项旨在纠正单词和字符级别拼写错误的任务。

bilstm对于多分类精度高BiLSTMBidirectionalLongShortTermMemory的缩写，是由前向LSTM与后向LSTM组合而成可以看出其很适合做上下有关系的序列标注任务，因此在NLP中常被用来建模上下文信息我们可以简单理解为双向LSTM是。