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BERT+BiLSTM+CRF是一种用于命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）的深度学习模型。其中，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练的语言模型，用于捕捉上下文信息；BiLSTM（双向长短时记忆网络）用于处理序列数据；CRF（条件随机场）用于解决标签偏置问题，提高模型的预测准确性。 在训练过程中，需要将输入数据转换为适当的格式，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。在推理阶段，可以使用训练好的模型对新的文本进行命名实体识别。

2023年9月 中国电子学会青少年软件编程等级考试（图形化Scratch一级) - 真题含参考答案

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将Python环境由Python3.7更换为Python3.8 匹配文档：https://blog.csdn.net/m0_51197424/article/details/124975220

感谢易友提供的源码 我进行了改进

易语言源码完整获取系统版本号与IE版本号.rar

易语言判断系统是否64位源码,判断系统是否64位,是否64位操作系统,call,GetModuleHandle,GetProcAddress,lstrcpy_文本