简介
LAC是一个联合的词法分析模型，整体性地完成中文分词、词性标注、专名识别任务。LAC既可以认为是Lexical Analysis of
Chinese的首字母缩写，也可以认为是LAC Analyzes Chinese的递归缩写。LAC基于一个堆叠的双向GRU结构，在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。效果方面，分词、词性、专名识别的整体准确率95.5%；单独评估专名识别任务，F值87.1%（准确90.3，召回85.4%），总体略优于开放平台版本。在效果优化的基础上，LAC的模型简洁高效，内存开销不到100M，而速度则比百度AI开放平台提高了57%。
模型
词法分析任务的输入是一个字符串（我们后面使用『句子』来指代它），而输出是句子中的词边界和词性、实体类别。序列标注是词法分析的经典建模方式。我们使用基于GRU的网络结构学习特征，将学习到的特征接入CRF解码层完成序列标注。CRF解码层本质上是将传统CRF中的线性模型换成了非线性神经网络，基于句子级别的似然概率，因而能够更好的解决标记偏置问题。模型要点如下，具体细节请参考python/train.py代码。
输入采用one-hot方式表示，每个字以一个id表示 one-hot序列通过字表，转换为实向量表示的字向量序列；
字向量序列作为双向GRU的输入，学习输入序列的特征表示，得到新的特性表示序列，我们堆叠了两层双向GRU以增加学习能力；
CRF以GRU学习到的特征为输入，以标记序列为监督信号，实现序列标注。
论文
Jiao, Zhenyu and Sun, Shuqi and Sun, Ke 《Chinese Lexical Analysis with Deep Bi-GRU-CRF Network》
https://arxiv.org/abs/1807.01882