BERT 战略（实战版）

在上一章节中，我们已经对 BERT 的运行机制进行了深入探讨，本节将重点介绍其在命名实体识别（NER）任务中的实际应用。此前课程中，我们同样涉及了 NER 相关内容，本次我们将采用相同的数据集进行演示，便于大家对比不同模型的实现效果。

此外，建议各位尝试使用 Google 提供的云端 Jupyter Notebook 开发平台 Colab，该环境预装了 TensorFlow、Matplotlib、NumPy、Pandas 等常用深度学习工具包，并支持免费调用 GPU 与 TPU 资源。

接下来进入实际操作环节，所采用的数据集依旧为 Kaggle 上的一个 NER 数据集，用户可将其中包含的ner_dataset.csv文件下载至本地进行后续处理。

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