前言：
2015年，百度幾位研究員發表了一篇名為Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging的論文，意思是用神經網路中的RNN所衍生出的LSTM與CRF相結合來進行序列標註。由於本最近在處理序列標註的問題，所以拜讀了一下這篇文章，思想比較樸素簡單，但卻非常有效且具有簡約的美感，讓我由衷地欽佩，所以在此對這篇文章中比較關鍵的部分進行一個翻譯記錄，並附上自己的理解。閱讀該文章並不需要對LSTM和CRF的細節有很深刻的理解（當然不是說細節不重要，只是說不清楚這兩個模型的細節也能夠比較流暢的閱讀，但如果是想更深一步進行研究，那當然建議分別弄清楚LSTM和CRF的原理和細節）。接下來就進入正文，本文主要以命名實體識別作為例子，當然其他的序列標註問題也可以用這個模型，但對於命名實體識別真是尤其的合適。

一.LSTM和CRF的簡介

1.1 LSTM

其中中間的隱藏層進行了這麼一波操作：

這裡我就不贅訴它具體是怎麼操作了，有興趣的同學可以自己去看看寫LSTM專題的文章。我們這裡需要明白的事情只有一個，那就是：詞是一個個分開輸入的，每個輸入經過中間層的一次LSTM的處理後，終得到了輸出，中間層之間，總是受之前時刻的影響，但是最終的輸出之間並沒有互相影響。大家如果覺得這裡講的比較粗略的話，可以先看看原文，再來看看這句話是否合理。
由此我們便可以很輕鬆的推廣到B-LSTM,如下圖所示：

可以看到，中間層由以前的一層變成了2層，需要注意的是，這兩層之間的引數肯定是不同的哦，並不會公用相同的矩陣引數什麼的，它們是相互獨立的，而且方向是相反的，想表達的思想就是說當前字不僅受前文的影響，也受後文的影響。
1.2 CRF

條件隨機場也不是一兩句話能講清的，但我們還是簡要的概括一下它想做的事：我們有一個輸入的序列，我們想由輸入的序列來預測輸出的序列，輸出的序列的每一個值不僅和輸入有關，還和它的前後輸出有關（滿足馬爾科夫性），也就是這幅圖中的無向連線表達的思想。（之前的LSTM的連線是單向的。）

二. BLSTM-CRF networks

還是老規矩，先上圖讓大家直觀感受一下它的流向圖：

是不是感覺很熟悉，沒錯，他其實就是完完全全把BLSTM和CRF放在了一塊，也就是先過一下BLSTM層，再用CRF進行預測，關鍵之處在於我們如何來確定這些引數，也就是我們怎麼設計出一個合理的損失函式，然後最小化損失函式，從而得到引數。
首先我們需要設計出損失函式，

我們首先定義[x]T1$[x{]}_1^T$,[i]T1$[i{]}_1^T$分別是輸入的序列和輸出的序列，一共有T個詞，θ~$\tilde{\theta }$表示的是所有未知引數的集合，[fθ][i]t,t$[f_{\theta }{]}_{[i{]}_t,t}$,表示 [x]T1$[x{]}_1^T$中的第t個詞通過BLSTM層後，預測結果為[i]t$[i{]}_t$的得分，而[A][i]t−1,[i]t$[A{]}_{[i{]}_{t-1},[i{]}_t}$表示的是標籤[i]t−1到[i]t$[i{]}_{t-1}到[i{]}_t$的轉移概率，其中BLSTM網路層總的引數θ$\theta$和轉移矩陣A都是待求的。

具體如何計算這些引數呢？
我們可以先確定一個batch_size(不清楚的同學可以搜尋 批量梯度下降法)，對於每個batch，我們先用這個模型進行前向傳播，首先算出BLSTM的f$f$值，然後再由此進入CRF層計算轉移矩陣的值。然後對LSTM進行後向傳播，最後同時對A和θ$\theta$進行更新。

以上就是大體的一個步驟，有希望更加深刻理解的同學可以參照原文進行對照著學習。

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更新預定，下面將在tensorflow框架下，從程式碼層面來實現BLSTM_CRF