https://github.com/iimahao/esun_summer_game_2020 此次競賽的目標是找出新聞裡有洗錢風險的人名。 最後我們建了三個model來達成目標，都是用BERT，只是訓練的目標不同。 1.判斷有無犯罪的分類模型，這部分是為了確保沒洗錢風險的新聞不會分類錯誤。 2.利用CKIP提供的人名，加上我們用百家姓當作輔助，自己建一個特化的NER模型(BERT+CRF)。 3.根據人名的前後文，放入此模型判斷有沒有洗錢風險。 最後名次是第7名。(共409個隊伍)