BCL es el primer marco que utiliza filtrado de partículas y actualizaciones bayesianas para refinar sistemáticamente las representaciones de etiquetas en la extracción de información. Logra un rendimiento consistente a través de escalas de modelos y se generaliza tanto al etiquetado de secuencias como a la clasificación de relaciones mediante cuatro pasos clave: inicialización, observación, actualización de pesos y remuestreo.