BertForTokenClassification是一种基于BERT模型的自然语言处理(NLP)模型,用于标记分类任务。它是一种预训练的深度学习模型,可以对输入的文本进行标记分类,即将文本中的每个标记(token)分配到预定义的类别中。
该模型的输出是一个标记序列,其中每个标记都被分配到一个特定的类别。这种标记分类任务在许多NLP应用中非常有用,例如命名实体识别(NER)、词性标注、语义角色标注等。
BertForTokenClassification的优势在于其基于BERT模型,具有以下特点:
应用场景: BertForTokenClassification可以应用于各种需要对文本进行标记分类的场景,包括但不限于:
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