问如何使用BERT处理地址匹配问题？

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我正在构建一个地址匹配算法。主要的问题是，以往的模型，如Paserator的条件随机场(CRF)模型和Libpostal的平均Perceptron模型，都不能正确匹配地址实体。

我使用的免费样本来自AddressBases溢价https://www.ordnancesurvey.co.uk/business-government/products/addressbase-premium。

当我像这样解析算法的地址时，我希望：

bert.parser('FLAT ABC 7-9 TEDWORTH SQUARE LONDON SW3 4DU')

它将以高精度返回解析的令牌。

             ('BuildingName', '7-9'),
             ('StreetName', 'TEDWORTH SQUARE'),
             ('TownName', 'LONDON'),
             ('Postcode', 'SW3 4DU')])

我已查阅了AddressNet，Usaddress，Deepmatcher和中文地址，以及(伯特) https://huggingface.co/cola/chinese-address-ner的中文地址

我正在寻找与伯特(RNN，lSTM)的英语为这个问题的东西。