用BLSTM+CRF进行序列标注

前言：
2015年，百度几位研究员发表了一篇名为Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging的论文，意思是用神经网络中的RNN所衍生出的LSTM与CRF相结合来进行序列标注。由于本最近在处理序列标注的问题，所以拜读了一下这篇文章，思想比较朴素简单，但却非常有效且具有简约的美感，让我由衷地钦佩，所以在此对这篇文章中比较关键的部分进行一个翻译记录，并附上自己的理解。阅读该文章并不需要对LSTM和CRF的细节有很深刻的理解（当然不是说细节不重要，只是说不清楚这两个模型的细节也能够比较流畅的阅读，但如果是想更深一步进行研究，那当然建议分别弄清楚LSTM和CRF的原理和细节）。接下来就进入正文，本文主要以命名实体识别作为例子，当然其他的序列标注问题也可以用这个模型，但对于命名实体识别真是尤其的合适。

一.LSTM和CRF的简介

1.1 LSTM

其中中间的隐藏层进行了这么一波操作：

这里我就不赘诉它具体是怎么操作了，有兴趣的同学可以自己去看看写LSTM专题的文章。我们这里需要明白的事情只有一个，那就是：词是一个个分开输入的，每个输入经过中间层的一次LSTM的处理后，终得到了输出，中间层之间，总是受之前时刻的影响，但是最终的输出之间并没有互相影响。大家如果觉得这里讲的比较粗略的话，可以先看看原文，再来看看这句话是否合理。
由此我们便可以很轻松的推广到B-LSTM,如下图所示：

可以看到，中间层由以前的一层变成了2层，需要注意的是，这两层之间的参数肯定是不同的哦，并不会公用相同的矩阵参数什么的，它们是相互独立的，而且方向是相反的，想表达的思想就是说当前字不仅受前文的影响，也受后文的影响。
1.2 CRF

条件随机场也不是一两句话能讲清的，但我们还是简要的概括一下它想做的事：我们有一个输入的序列，我们想由输入的序列来预测输出的序列，输出的序列的每一个值不仅和输入有关，还和它的前后输出有关（满足马尔科夫性），也就是这幅图中的无向连线表达的思想。（之前的LSTM的连线是单向的。）

二. BLSTM-CRF networks

还是老规矩，先上图让大家直观感受一下它的流向图：

是不是感觉很熟悉，没错，他其实就是完完全全把BLSTM和CRF放在了一块，也就是先过一下BLSTM层，再用CRF进行预测，关键之处在于我们如何来确定这些参数，也就是我们怎么设计出一个合理的损失函数，然后最小化损失函数，从而得到参数。
首先我们需要设计出损失函数，

我们首先定义$[x]^{T}_{1}$,$[i]^{T}_{1}$分别是输入的序列和输出的序列，一共有T个词，$\tilde{\theta}$表示的是所有未知参数的集合，$[f_{\theta}]_{[i]_{t},t}$,表示 $[x]^{T}_{1}$中的第t个词通过BLSTM层后，预测结果为$[i]_t$的得分，而$[A]_{[i]_{t-1},[i]_t}$表示的是标签$[i]_{t-1}到[i]_{t}$的转移概率，其中BLSTM网络层总的参数$\theta$和转移矩阵A都是待求的。

具体如何计算这些参数呢？
我们可以先确定一个batch_size(不清楚的同学可以搜索 批量梯度下降法)，对于每个batch，我们先用这个模型进行前向传播，首先算出BLSTM的$f$值，然后再由此进入CRF层计算转移矩阵的值。然后对LSTM进行后向传播，最后同时对A和$\theta$进行更新。

以上就是大体的一个步骤，有希望更加深刻理解的同学可以参照原文进行对照着学习。

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更新预定，下面将在tensorflow框架下，从代码层面来实现BLSTM_CRF