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匹配正文：BERT 与 CRF 的分工 BERT 为每个输入 token 产生上下文相关 hidden state h_i。线性层把 h_i 映射为每个标签的 emission logits/scores，不是彼此独立且已归一化的 P(y_i|x)。 线性链 CRF 再引入标签转移分数 A_{y_{i-1},y_i}。一条标签序列的总分为 emission 分数之和加 transition 分数之和： score(x,y)=sum_i emission_i(y_i)+sum_i A[y…
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