在自然语言处理和知识图谱中，实体抽取、NER是一个基本任务，也是产业化应用NLP 和知识图谱的关键技术之一。BERT是一个大规模预训练模型，它通过精心设计的掩码语言模型（Masked Language Model，MLM）来模拟人类对语言的认知，并对数十亿个词所组成的语料进行预训练而形成强大的基础语义，形成了效果卓绝的模型。通过 BERT来进行实体抽取、NER的方法是当前在NLP和知识图谱的产业化应用中最常用的方法，是效果与成本权衡下的最佳选择。本文详细讲解使用BERT来进行实体抽取，看完本文就会用当前工业界最佳的模型了。
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