随着人工智能领域的快速发展，语音识别技术已经逐渐应用于各种场景，如电信客服，智能家居，实时翻译等领域。目前的语音识别应用需求，除了单纯高质量输出识别文本，为其识别结果添加合适语境的标点也是及其重要的。为提高文本自动标点的准确率，本文针对互联网数据提出了文本预处理方案，利用深层模型BERT提取隐含的上下文语义特征，并结合CRF加强对输出序列的约束，利用BERTCRF的融合模型进行标点预测，实验证明BERT-CRF在中文互联网测试集上平均F1分数相比BERT-Softmax提升了6.16%，并通过实验证实了CRF在标点预测任务起到关键作用。针对网络输入长度受限问题，本文提出了提出了截断式推理机制，使模型能够在保留预测效果的同时能够接受任意长度的输入，并通过实验得到模型最佳推理长度区间为60～80。