BERT中NER的正确格式化数据应该是什么样子的？

BERT中NER的正确格式化数据应该是以token为单位的序列，每个token包括词语和对应的标签。常见的格式是BIO（Begin, Inside, Outside）或者BIOES（Begin, Inside, Outside, End, Single）。

在BIO格式中，B代表一个实体的开始，I代表一个实体的内部，O代表非实体。例如，对于句子"我爱北京天安门"，如果"北京天安门"被标记为实体，那么对应的格式化数据可以是： 我 O 爱 O 北京 B-LOC 天 B-LOC 安 I-LOC 门 I-LOC

在BIOES格式中，除了B、I、O之外，还有E（实体结束）和S（单个实体）。例如，对于句子"我爱北京天安门"，如果"北京天安门"被标记为实体，那么对应的格式化数据可以是： 我 O 爱 O 北京 B-LOC 天 I-LOC 安 I-LOC 门 E-LOC

这样的格式化数据可以用于训练和评估命名实体识别（NER）模型。对于BERT模型，可以使用相应的预训练模型进行微调，以实现更准确的NER任务。

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