论文名称：《Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging》
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1508.01991v1.pdf
相关代码：https://github.com/BrikerMan/Kashgari（Keras）
《Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging》是Baidu Research在2015年发表的一篇论文，它使用双向长短期记忆网络LSTM加条件随机场CRF的方式解决文本标注的问题。该方法至今仍是命名实体识别的主流方法之一。
之前一直不理解的是RNN、LSTM、CRF、HMM都可以单独实现文本标注，为什么要将LSTM和CRF结合起来？本文就来看看它是如何实现的。文后结合命名实体识别NER，展示了它的具体使用方法。
文本标注用途非常广泛，不仅标注切分，还可以通过标注拆分出关键信息，供下游应用使用。在该文发表之前，实现文本标注常用的方法有线性统计模型，比如隐马尔可夫模型HMM、最大熵马尔可夫模型MEMM、条件随机场CRF；卷积网络、卷积网络与CRF相结合的方式；以及循环神经网RNN。
文中对比了长短期记忆网络LSTM，双向长短期记忆网络Bi-LSTM，以及Bi-LSTM+CRF处理自然语言标注。论文的主要贡献是：(1)系统地对比了上述三种模型在各数据集上的效果；(2)LSTM模型更好地利用了文本上下文中的信息，CRF处理标签之间的关系，二者结合较之前模型效果更佳；(3)相较于之前模型，从上下文中获取了更多信息，从而减小了对词向量的依赖。
模型原理
在模型原理部分，文中介绍了从RNN到CRF各个模型，以及LSTM+CRF结合的原理。
RNN
论文中对循环RNN在命名实体识别NER上的应用描述非常清晰到位，简单翻译如下：
下图描绘了RNN结构，它由输入层x，隐藏层h和输出层y组成。在命名实体识别问题中，x是输入文本，y是输出标签。模型给输入文本中的每个词做标注。
命名实体识别常用BIO标法和BIOES标法，其中B-begin表示开始，I-inside表示内部，O-outside表示非实体，E-end表示实体尾部，S-single表示该词本身就是一个实体。文中使用BIO标注，其中EU是ORG组织型实体，rejects非实体，German为Miscellaneous型实体，call非实体。
输入文本数据时还需要进行一些处理，比如提取词向量，one-hot变量，或提取其它统计特征（图中忽略此步骤），作为x输入，输出y是该词对应各个类别的概率。每个词一般称作一个时间点t。
RNN计算公式如下：
其中t时刻隐藏层的值h(t)，由前一个隐藏层的值h(t-1)和该时刻的输入x(t)计算得出；t时刻输出值y(t)，由当前隐藏层h(t)计算得出，U,W,V是模型参数，通过调参得到；公式中f和g是激活函数。
LSTM与Bi-LSTM
LSTM是RNN的加强版，主要解决RNN对距离较远文本之间关联较差的问题；文中虽然给出了原理图和公式，但对于之前没有学习过LSTM的读者来说，还是无法理解，此处略过，将其看成升级版RNN即可。Bi-LSTM是双向LSTM，它同时关注前文和后文对标注的影响，如下图所示：
CRF
条件随机场CRF是从隐马尔可夫模型HMM以及最大熵马尔可夫模型MEMM进化而来的。论文中只做了一些简要的介绍，下面以命名实体识别为例，引入一些CRF相关原理。
比如标注“EU rejects German call”， 文本输入记作X(x1,x2,x3,x4)；它的标签为“B-ORG, O, B-MISC, O”，即输出为y(y1,y2,y3,y4)，通过N组数据训练出模型，最终目标是输入任意文字，模型可输出标注信息。计算yi的具体方法是：
Yv是由所有位置的文本X，以及除位置v外其它位置的Y决定的（前后标签都可以用）；比如上例中标签y2（O）是由词序列X“EU rejects German call”这四个词的词义及其位置，以及除y2外其它位置的词性Y“B-ORG, ?, B-MISC, O”计算得出的。
其中序列X和Y内部的规律可以理解成图结构，它们由点V(标签)和连接各点的边E(标签间相互关系)组成。1971年提出的随机场的理论，给定条件X下标签Y的联合分布为：
其中g可理解为X映射到Y的规则，比如X“EU”一般是“B-ORG”。而f是相邻Y之间的关系，比如一般两个动词不会接连出现。计算的目标是调节模型参数θ（包括λ和μ），使在X的条件下最可能计算出Y。
相比之前模型，CRF计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布，但CRF的参数也更多，训练量更大，复杂度更高。
综上，与LSTM相比，CRF的优势是考虑了标签间的关系。
LSTM-CRF
LSTM-CRF结合了上述两种模型。CRF将状态转移矩阵作为参数，并使用之前和之后的标签预测当前标签。
如图所示，从下到上依次是：文本数据输入LSTM网络，再传入上层的CRF网络，最终生成标注数据。具体从公式可见：
（个人认为上述公式中的+不是指矩阵加法，而是同时考虑两种逻辑）
输出根据各时点的输入词x，标签i（后面具体解释），以及模型的参数θ决定；具体计算方法是对于每个时点t（每个单词），计算LSTM的f和CRF的A。
其中的f是LSTM的输出，它是一个矩阵，其中包含LSTM模型计算出的每一个单词，对应每一个标签的概率，如果标签个数为L，LSTM输出的矩阵大小为L×T，每点存储一个概率值。转移评分A是从前一个标签到后一个标签的转移概率，如果标签种类为L，则转移矩阵的大小为LxL。
具体讲，上图中的圆点是LSTM的输出f，即每一个字是各种标签的概率，颜色越深表示可能性越大，图中的连线是A，它描述了从前一种标签到后一种标签转换概率，比如B-MISC之后更可能是O而不是其它的B-MISC。综合二者，最终得到了得分最高的橙色路径。
CRF的连接方式和调参方式也类似神经网络。整个网络也是先向前传播LSTM->CRF->loss，再反向传播调参。
当前更加流行的实现是BERT+Bi-LSTM+CRF，使用BERT提取的词向量，LSTM+CRF结合的标注算法。
实战
下面来看看具体的实现方法，Kashgari是一种工业化的命名实体识别解决方案，github加星1.9K，其中支持多种NER方法，也包含论文中介绍的LSTM+CRF，来自github的介绍如下：
建议阅读代码，以便更好理解具体实现。
下载源码：
$ git clone [https://github.com/BrikerMan/Kashgari](https://github.com/BrikerMan/Kashgari)
下载环境docker镜像：
$ docker pull tensorflow/tensorflow:2.3.1-gpu-jupyter
目前最高版本tensorflow+gpu+jupyters，其python版本3.6.9
启动镜像：
$ nvidia-docker run -d -p 8894:8888 -v/raid/xieyan/2020:/tf/2020/ tensorflow/tensorflow: 2.3.1-gpu-jupyter
进docker之后，安装Kashgari（先编辑一下pip.conf，下载比较快）
$ cd Kashgari下载目录
$ pip install -r requirements.txt
$ python setup.py install
参考
五分钟搭建一个基于BERT的NER模型
https://www.jianshu.com/p/1d6689851622
Albert模型国内下载地址（下载tiny版本即可）
https://github.com/bojone/albert_zh
