BCL — первый фреймворк, который использует фильтрацию частиц и байесовские обновления для систематического уточнения представлений меток в извлечении информации. Он обеспечивает стабильную производительность на разных масштабах моделей и обобщается на оба типа задач: последовательное маркирование и классификацию отношений, через четыре ключевых шага: инициализацию, наблюдение, обновление весов и пересамплирование.