基于CRF的NER和基于BERT的NER有什么区别？

日期：2026-09-27
标签：#面试 #AI应用开发 #RAG #知识工程
难度：中等
来源：牛面题目详情

一句话答案

CRF侧重显式建模标签转移并依赖输入特征；BERT侧重从预训练模型获取上下文语义表示，两者可以结合。

面试回答要点

• 传统线性链CRF通常需要词形、词性或上下文模板等特征。
• BERT为每个token提供双向上下文表示，再由分类层预测实体标签。
• BERT+CRF可同时利用语义特征与BIO标签约束，但训练和推理成本更高。

自测

• 不看笔记，用 60 秒回答：基于CRF的NER和基于BERT的NER有什么区别？
• 结合自己的项目，补充一个具体场景、指标或取舍。