BERT只是一个预训练的语言模型,在各大任务上都刷新了榜单。我们本次实验的任务也是一个序列标注问题,简而言之,就是是基于BERT预训练模型,在中文NER(Named Entity Recognition,命名实体识别)任务上进行fine-tune。 Fine-tune是什么意思,中文译为微调。在transfer learning中,对事先训练好的特征抽取网络,直接拿来用在下游任务上。固定其特征抽取层的网络参数,只在原有的网络上增加少量神经元,做最后的分类任务,而且只更新分类参数。